Neue Methode zur Analyse der Schwierigkeit von Klaviermusik

Die Einschätzung, wie schwer ein Klavierstück zu spielen ist, ist wichtig für die Musikausbildung. So können Lehrer passende Lernprogramme für ihre Schüler erstellen. In letzter Zeit hat sich das Bereich der Musiktechnologie mehr mit diesem Thema befasst. Die meisten aktuellen Forschungen konzentrieren sich allerdings auf maschinenlesbare Notenblätter, die nicht weit verbreitet sind. Auf der anderen Seite gibt’s viele Notenbildnisse, die oft nicht berücksichtigt werden, aber wertvolle Informationen liefern könnten.

In diesem Kontext haben Forscher eine Methode entwickelt, die eine spezielle Darstellung von Notenblättern nutzt, die "Bootleg-Score" genannt wird. Diese Darstellung legt den Fokus auf die Positionen der Noten in Bezug auf die Linien des Notensystems. Mit einem angepassten Transformermodell können die Forscher die Spielschwierigkeit direkt aus Bildern von Notenblättern analysieren.

Die Bewertung dieser Methode umfasste fünf verschiedene Datensätze mit über 7500 Musikstücken, die auf bis zu neun Schwierigkeitsgrade eingestuft wurden. Die Forscher haben ihr Modell auf einem grossen Klaviermusik-Korpus vortrainiert und dann auf den Bewertungsdatensätzen nachjustiert. Die Ergebnisse zeigten eine ausgewogene Genauigkeit von 40,34% und einen mittleren quadratischen Fehler von 1,33. Das beweist, dass ihr Ansatz valide und nützlich ist.

Ein Hauptziel dieser Forschung ist es, die Musikausbildung zu verbessern. Indem bessere Ressourcen für Lehrer und Schüler bereitgestellt werden, hoffen die Forscher, die Lücke in der verfügbaren Musik zu schliessen. Das typische Klavierrepertoire ist relativ unverändert geblieben, mit etwa 3.300 Stücken. Diese Forschung zielt darauf ab, ein breiteres Spektrum an Werken einzubeziehen, besonders unterrepräsentierte Komponisten, wie zum Beispiel Komponistinnen, hervorzuheben.

Eine grosse Herausforderung bei der Arbeit mit Notenbildnissen ist es, sie in ein analysierbares Format zu konvertieren. Obwohl die Optische Musikerkennung (OMR) in den letzten Jahren Fortschritte gemacht hat, ist dieses Problem noch nicht vollständig gelöst. Die Bootleg-Score-Darstellung adressiert diese Einschränkung, indem sie sich auf die wichtigsten Aspekte des Musikinhalt konzentriert.

Diese Forschung baut auf vorheriger Literatur auf und nutzt die Bootleg-Score-Darstellung zusammen mit einem GPT-Erkennungsmodell. Das GPT-Modell wird zunächst mit einer grossen Sammlung an Klaviermusik vortrainiert. Dann wird es für spezifische Erkennungsaufgaben im Zusammenhang mit der Schätzung der Spielschwierigkeit nachjustiert.

Forschungen haben gezeigt, dass die Analyse kompletter Musikstücke anstelle von kurzen Fragmenten tendenziell bessere Ergebnisse bei der Vorhersage der Spielschwierigkeit liefert. Allerdings kann die Verarbeitung langer Sequenzen schwierig sein, insbesondere bei Bootleg-Darstellungen, die lang sein können. Um dieses Problem zu überwinden, haben die Forscher ihren Ansatz angepasst, indem sie ein optimiertes Codierungsschema verwendet haben, das die Eingabesequenzlänge erheblich reduziert.

Ein weiteres Problem, das die Schätzung der Spielschwierigkeit betrifft, ist der Mangel an Daten. Eingeschränkte annotierte Sammlungen haben es erschwert, diese Aufgabe angemessen zu bewerten. Die Forscher konzentrierten sich auf ein paar wichtige Datensätze, wie den Mikrokosmos-Schwierigkeitsdatensatz und den Can I Play It?-Datensatz. Um die Datenverfügbarkeit zu verbessern, haben sie zusätzliche Datensätze aus verschiedenen Quellen zusammengestellt, was zu über 7500 annotierten Musikstücken führte.

Trotz der Subjektivität, die mit der Schätzung der Spielschwierigkeit verbunden ist, können Muster auftreten, wenn man mehrere Klassifikationssysteme gleichzeitig betrachtet. Um dies zu adressieren, schlugen die Forscher einen Multi-Task-Ansatz vor, der es dem Modell ermöglicht, aus verschiedenen Definitionen von Schwierigkeit über verschiedene Datensätze hinweg zu lernen.

Die Hauptbeiträge dieser Forschung umfassen:

1. Die Anwendung einer Bootleg-Score-Darstellung beim Vortraining eines GPT-Modells und dessen Feinabstimmung für die Aufgabe der Schwierigkeitsschätzung.
2. Die Bewertung des Vorschlags anhand einer einzigartigen Sammlung von Notenblattbildern, die in fünf Datensätze organisiert sind, jeder mit mehr als 7.500 Stücken.
3. Die Einführung einer Multi-Task-Lernstrategie, die verschiedene Schwierigkeitseinstufungssysteme aus den Datensätzen kombiniert.
4. Die Durchführung umfangreicher Experimente zur Validierung der vorgeschlagenen Methoden, einschliesslich eines Zero-Shot-Szenarios zur Generalisierungstestung.
5. Die Bereitstellung des Codes, der Datensätze und Modelle für die Öffentlichkeit, um weitere Forschung und Transparenz zu fördern.

Die Forscher wollten eine umfassende Sammlung echter Notenblattbilder zusammen mit ihren Schwierigkeitsannotationen kompiliert. Sie haben drei Sammlungen von verschiedenen Plattformen für Musikbildung und Notenfreigabe gesammelt. Zum Beispiel umfasst das Pianostreet-Schwierigkeitsset 2.816 Werke mit Schwierigkeitsgraden, die vom Pianostreet-Team bereitgestellt wurden.

Um die Herausforderungen bei der Verwendung von Notenbildnissen anzugehen, konzentrierten sich die Forscher auf die Bootleg-Score-Darstellung, die eine einfache Möglichkeit bietet, den Inhalt von Notenbildern zu kodieren. Diese binäre Matrixdarstellung ermöglicht eine effiziente Verarbeitung und Analyse des Musikinhalt.

Das entwickelte Erkennungsframework wird in einem zweistufigen Prozess trainiert. Zunächst durchläuft das Modell ein unüberwachtes Vortraining mit einer grossen Klaviermusik-Sammlung. Nachdem das Initialtraining abgeschlossen ist, wird das Modell mit beschrifteten Daten nachjustiert, um eine Beziehung zwischen der Bootleg-Darstellung und spezifischen Schwierigkeitsgraden herzustellen.

Obwohl die vorgeschlagene Methode erfolgreich war, hat sie auf Probleme gestossen, wie lange Eingabesequenzen und inkonsistente Definitionsschwierigkeiten zwischen den Datensätzen. Um diese Herausforderungen zu überwinden, implementierten die Forscher zwei spezifische Mechanismen, die darauf abzielen, die Gesamtleistung des Modells zu verbessern.

Um die Sequenzlänge während des Vortrainings zu verbessern, führten sie eine Embedding-Schicht ein, die die Bootleg-Score direkt in eine geeignetere Darstellung abbildet. Dadurch wird die Länge der zu verarbeitenden Sequenzen reduziert und möglicherweise die Erkennung der Spielschwierigkeit verbessert.

Ihr Multi-Task-Learning-Experiment zeigte, dass das Training auf mehreren Datensätzen gleichzeitig die Fähigkeit des Modells zur Generalisierung verbessern kann. Durch die Einbeziehung verschiedener Definitionen von Schwierigkeit wollten die Forscher Vorurteile reduzieren und die Erkennungsleistung über die Datensätze hinweg verbessern.

Um die Wirksamkeit ihrer Methoden zu bewerten, führten die Forscher eine Reihe von Experimenten durch, die verschiedene Codierungsschemata verglichen, Multi-Task-Learning bewerteten und die Generalisierung in einem Zero-Shot-Szenario analysierten. Die Experimente zeigten vielversprechende Ergebnisse, die darauf hinweisen, dass die vorgeschlagenen Methoden effektiv sind, um die Spielschwierigkeit aus Notenbildern zu schätzen.

Schliesslich verglichen die Forscher ihren Ansatz mit früheren Methoden, sowohl bildbasierten als auch symbolischen. Die Ergebnisse zeigten, dass ihre vorgeschlagene Methode andere bildbasierte Modelle in Bezug auf die Genauigkeit übertraf, während sie die Leistungslücke zwischen bildbasierten Darstellungen und traditioneller symbolischer Notation hervorhob.

Diese Forschung leistet einen wichtigen Beitrag im Bereich der Musikbildung und Technik, indem sie einen neuen Ansatz zur Schätzung der Spielschwierigkeit bietet. Da die Verfügbarkeit von Notenbildnissen weiter zunimmt, hat diese Arbeit das Potenzial, die Lernerfahrungen für Schüler und Lehrer gleichermassen zu verbessern.

In zukünftigen Arbeiten wird es darum gehen, alternative Darstellungen für Bootleg-Noten zu erkunden, die Auswirkungen der Verwendung von variierenden Längen der Stücke zu untersuchen und die realen Anwendungen der entwickelten Methoden zu betrachten. Mit dem Ziel, die Kluft zwischen Musiktechnologie und Ausbildung zu überbrücken, strebt diese Forschung an, einen inklusiveren und vielfältigeren Musikcurriculum für Lernende überall zu schaffen.