Simple Science

Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente

# Ingegneria elettrica e scienze dei sistemi# Suono# Elaborazione dell'audio e del parlato

Valutare la difficoltà dei pezzi per pianoforte con un nuovo dataset

Un nuovo set di dati punta a classificare i punteggi del pianoforte per livello di difficoltà.

― 7 leggere min


Classificare laClassificare ladifficoltà dei punteggiper pianofortepezzi per pianoforte.classificazione della difficoltà deiUn dataset si occupa della
Indice

Prevedere quanto è difficile suonare un pezzo musicale al pianoforte è importante per l'educazione musicale e per organizzare gli spartiti. Tuttavia, capire questa difficoltà in modo automatico è ancora una sfida. Una ragione per questo è che non ci sono abbastanza pezzi musicali etichettati per aiutare ad allenare i sistemi, e il modo in cui le persone etichettano la musica è spesso molto personale e varia da una persona all'altra. Questo articolo parla di un nuovo sforzo per fare progressi in quest'area introducendo un nuovo dataset e un metodo per classificare i pezzi per pianoforte in base al loro livello di difficoltà.

La Necessità di Classificare la Difficoltà

Quando i musicisti sfogliano una grande collezione di spartiti per pianoforte, vogliono spesso sapere: "Posso suonare questo pezzo?" Sapere quanto è difficile un pezzo può aiutare insegnanti e studenti a scegliere la musica giusta per le lezioni e la pratica. Tuttavia, la maggior parte delle risorse esistenti si concentra su come gli ascoltatori interagiscono con la musica piuttosto che sui bisogni dei performatori. Molti pezzi classici non vengono suonati abbastanza, specialmente quelli di compositori meno famosi. Questa sottorappresentazione può portare a un'esperienza di apprendimento limitata per gli studenti.

Creazione del Dataset CIPI

Per affrontare il problema di non avere abbastanza musica etichettata, abbiamo sviluppato un nuovo dataset chiamato "Can I Play It?" (CIPI). Questo dataset è composto da spartiti per pianoforte etichettati con livelli di difficoltà da un esperto. Abbiamo raccolto spartiti dal dominio pubblico e li abbiamo abbinati con valutazioni di difficoltà di un noto editore musicale, Henle Verlag. Questo dataset contiene 652 pezzi di musica di 29 diversi compositori, suddivisi in nove livelli di difficoltà. Miriamo a fare di questo il dataset aperto più grande e completo disponibile per la difficoltà degli spartiti per pianoforte.

Il processo di creazione di questo dataset ha coinvolto l'abbinamento automatico degli spartiti del dominio pubblico con le etichette di difficoltà Henle. Una volta fatto ciò, un pianista professionista ha rivisto e regolato gli abbinamenti per accuratezza. Questo attento processo di revisione garantisce che il dataset sia affidabile per ulteriori ricerche.

Comprendere la Difficoltà di Esecuzione

Classificare gli spartiti musicali in base a quanto sono difficili non è semplice. La difficoltà può dipendere da vari fattori, come la struttura del pezzo e le abilità necessarie per suonarlo. Le ricerche mostrano che la difficoltà può essere suddivisa in diverse dimensioni, come i movimenti fisici richiesti per suonare e quanto espressivamente dovrebbe essere eseguita la musica.

Nel nostro studio, utilizziamo varie caratteristiche di input da questo nuovo dataset per addestrare modelli che possono prevedere la difficoltà di un pezzo in base al suo spartito. Combinando diversi modelli, crediamo di poter migliorare i risultati delle previsioni, poiché ogni modello cattura aspetti unici della difficoltà.

Metodologia per Classificare la Difficoltà

Il nostro approccio alla classificazione della difficoltà consiste nel inquadrare il compito come un problema di Classificazione Ordinale, dove i pezzi sono categorizzati in diversi livelli in base alla difficoltà. Il dataset CIPI contiene spartiti musicali in un formato leggibile dalla macchina che consente un'analisi e un'elaborazione più facili.

Addestriamo diversi modelli utilizzando dati provenienti dal dataset, concentrandoci su diversi aspetti della performance. Ad esempio, alcuni modelli sono addestrati per prevedere i movimenti delle dita che si farebbero suonando, mentre altri si concentrano su come interpretare espressivamente lo spartito musicale. Combinando i risultati di più modelli, puntiamo a ottenere una migliore previsione complessiva per il livello di difficoltà di ciascun pezzo.

Contributi Chiave dello Studio

  1. Dataset CIPI: Abbiamo creato il dataset CIPI, che include una vasta gamma di composizioni classiche per pianoforte e progettato per essere utile per la ricerca nella classificazione della difficoltà musicale.

  2. Prestazioni del Modello: Utilizzando una combinazione di caratteristiche derivate da diversi aspetti della performance del pianoforte, abbiamo dimostrato che i nostri modelli hanno raggiunto un'accuratezza bilanciata del 39,5% nella classificazione della difficoltà attraverso i nove livelli.

  3. Classificazione Ordinale: La nostra metodologia sottolinea l'importanza di utilizzare funzioni di perdita specifiche che considerano la natura ordinale dei livelli di difficoltà, assicurando previsioni più affidabili.

  4. Direzioni per la Ricerca Futura: Forniamo un quadro per studi futuri, suggerendo nuovi modi per esplorare e affrontare le sfide nella classificazione della difficoltà degli spartiti per pianoforte.

Analisi del Dataset CIPI

Il dataset CIPI può aiutare i ricercatori a comprendere meglio la natura del repertorio per pianoforte e le sfide affrontate dai performer. Il design del dataset consente un'analisi dettagliata di come i diversi compositori e pezzi sono distribuiti tra i livelli di difficoltà. Queste informazioni possono aiutare nello sviluppo di materiali educativi e curricula più diversificati e adattati alle esigenze degli studenti.

Il dataset evidenzia anche alcuni pregiudizi intrinseci. Ad esempio, i compositori più famosi tendono ad avere più pezzi nel dataset, portando a uno squilibrio nella rappresentanza. Affrontare questi pregiudizi è importante affinché gli studenti possano avere accesso a una vasta gamma di stili musicali e compositori.

Sfide nella Classificazione della Difficoltà

Una delle principali sfide nella classificazione della difficoltà è la mancanza di etichettatura coerente tra diversi pezzi. Mentre i musicisti esperti possono fornire etichette basate sulle loro esperienze, questa soggettività può portare a incoerenze. Inoltre, le abilità fisiche dei singoli musicisti possono influenzare notevolmente quanto trovano difficile un pezzo.

Nella nostra ricerca, abbiamo anche esplorato come affrontare differenti sfide, come la variazione nella lunghezza dei segmenti all'interno dei pezzi e come gestire etichette deboli (cioè quando un'etichetta potrebbe non riflettere accuratamente la difficoltà in tutto il pezzo). Abbiamo utilizzato metodi di attenzione contestuale per aiutare i modelli a concentrarsi sulle parti più rilevanti dello spartito.

Combinare Modelli Diversi

Per migliorare l'accuratezza delle previsioni, abbiamo sperimentato la combinazione di previsioni provenienti da più modelli. Ogni modello è stato addestrato su diverse rappresentazioni dei dati di input, consentendoci di ottenere una visione più completa di cosa renda un pezzo difficile. Abbiamo scoperto che questo approccio generalmente portava a risultati migliori rispetto all'uso di un singolo modello da solo.

Ad esempio, combinando modelli focalizzati sulla performance espressiva e sui movimenti fisici, abbiamo ottenuto un miglioramento significativo nelle previsioni. Ciò suggerisce che un approccio olistico alla comprensione dell'esecuzione musicale può dare risultati migliori nella classificazione della difficoltà.

Valutazione dei Modelli

Nei nostri esperimenti, abbiamo applicato vari metriche di valutazione per valutare l'efficacia dei modelli. Abbiamo misurato l'accuratezza bilanciata tra diverse classi, così come l'errore quadratico medio per capire quanto bene i modelli potessero prevedere i livelli di difficoltà.

Abbiamo anche esplorato diverse funzioni di perdita per vedere quali funzionavano meglio con i nostri modelli. I risultati hanno indicato che i modelli addestrati con funzioni di perdita ordinali hanno performato meglio, in particolare per catturare le sottigliezze nei livelli di difficoltà. Le nostre scoperte suggeriscono che la scelta di funzioni di perdita appropriate è fondamentale per migliorare le prestazioni del modello.

Direzioni Future per la Ricerca

La ricerca presenta numerosi percorsi per future esplorazioni. Una possibilità è continuare a sviluppare il dataset CIPI aggiungendo più pezzi e etichette più robuste per rafforzare l'utilità del dataset.

Un'altra area di sviluppo è migliorare i modelli utilizzati per l'assegnazione automatica delle dita e la performance espressiva. Migliorando questi modelli fondamentali, potremmo aumentare l'accuratezza complessiva delle previsioni di difficoltà.

Tecniche di data augmentation potrebbero anche essere applicate al dataset, aiutando ad affrontare le limitazioni imposte dalla sua dimensione. Esplorare l'uso di modalità aggiuntive, come audio e video di performance, potrebbe anche fornire ulteriori intuizioni.

Coinvolgere dati crowdsourced potrebbe aumentare la diversità del nostro dataset, anche se questo comporta le proprie sfide riguardo alla qualità dei dati. In definitiva, l'obiettivo è creare un sistema che possa assistere gli educatori musicali nel fornire migliori esperienze di apprendimento per gli studenti.

Conclusione

Questa ricerca si è proposta di affrontare il complesso problema della classificazione della difficoltà degli spartiti per pianoforte. Creando il dataset CIPI e sviluppando nuovi metodi per l'analisi, speriamo di gettare le basi per ricerche continue sulla difficoltà musicale. Comprendere la difficoltà di esecuzione è cruciale per migliorare l'educazione musicale e può portare a un curriculum più diversificato e coinvolgente per gli studenti. Inoltre, le nostre scoperte potrebbero informare lo sviluppo di altri strumenti nella tecnologia musicale, facilitando la creazione di esperienze di apprendimento personalizzate.

In sintesi, il nostro studio sottolinea la necessità di ripensare come analizziamo il repertorio per pianoforte e interagiamo con il variegato panorama musicale. Le sfide nella misurazione della difficoltà di esecuzione sono significative, ma con dataset completi e metodologie migliorate, c'è potenziale per progressi significativi che possono giovare ai musicisti di tutti i livelli.

Fonte originale

Titolo: Combining piano performance dimensions for score difficulty classification

Estratto: Predicting the difficulty of playing a musical score is essential for structuring and exploring score collections. Despite its importance for music education, the automatic difficulty classification of piano scores is not yet solved, mainly due to the lack of annotated data and the subjectiveness of the annotations. This paper aims to advance the state-of-the-art in score difficulty classification with two major contributions. To address the lack of data, we present Can I Play It? (CIPI) dataset, a machine-readable piano score dataset with difficulty annotations obtained from the renowned classical music publisher Henle Verlag. The dataset is created by matching public domain scores with difficulty labels from Henle Verlag, then reviewed and corrected by an expert pianist. As a second contribution, we explore various input representations from score information to pre-trained ML models for piano fingering and expressiveness inspired by the musicology definition of performance. We show that combining the outputs of multiple classifiers performs better than the classifiers on their own, pointing to the fact that the representations capture different aspects of difficulty. In addition, we conduct numerous experiments that lay a foundation for score difficulty classification and create a basis for future research. Our best-performing model reports a 39.47% balanced accuracy and 1.13 median square error across the nine difficulty levels proposed in this study. Code, dataset, and models are made available for reproducibility.

Autori: Pedro Ramoneda, Dasaem Jeong, Vsevolod Eremenko, Nazif Can Tamer, Marius Miron, Xavier Serra

Ultimo aggiornamento: 2023-09-27 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2306.08480

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.08480

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

Altro dagli autori

Articoli simili