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バティック・プレイズ・モーツァルト:包括的なピアノデータセット

モーツァルトのソナタとピアノ演奏、専門家の注釈を組み合わせた詳細なデータセット。

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バティック・プレイズ・モーバティック・プレイズ・モーツァルトデータセット公開されたよ楽と正確なピアノ演奏を結びつけてるよ。ユニークなデータセットがモーツァルトの音
目次

Batik-plays-Mozartデータセットは、モーツァルトのソナタを演奏したピアノパフォーマンスのコレクションだよ。このデータセットは、プロの演奏と、どの音がどのように音楽の構造に関わっているかを示す詳細な楽譜の録音を融合させているんだ。演奏は、ウィーンの著名なピアニスト、ロランド・バティックによるもので、特別にモニターされたグランドピアノで演奏されたもの。これらの録音は、MIDIフォーマットと音声ファイルの両方で利用可能だよ。演奏の各音は楽譜のバージョンと正確に一致させられているから、音楽と演奏がどのように相互作用しているかをとても詳細に見ることができるんだ。

このデータセットはユニークで、音楽の録音だけでなく、モーツァルトのスコアの有名な版からのハーモニーやフレーズなど、音楽の構造についての専門的な分析も含まれているんだ。だから、音楽の演奏を研究したい人は、演奏者と同じ音、同じテンポ、同じ音楽的アイデアを見ることができるんだよ。

データセットには、12曲のモーツァルトのピアノソナタの録音が含まれていて、合計36の楽章があるんだ。全体で、223分の音楽の中で約102,400個の個別の音が演奏されたんだよ。この中で、約95%は楽譜の音と完璧に一致していて、演奏がモーツァルトの書いたものに非常に近いことを意味しているんだ。合致していない少しの部分には、バティックが装飾や表現のために演奏したいくつかの余分な音が含まれているよ。

演奏と分析

音楽の演奏は、単に正しい音を弾くことだけじゃないんだ。タイミングやダイナミクス、演奏者が感情を伝えるために音楽をどう形作るかも大事な要素だよ。音楽情報検索において、研究者たちはこれらの表現要素を分析し理解することを目指しているんだ。ミュージシャンがタイミングやダイナミクスを使う方法を研究することで、そういった表現を認識したり再現するモデルを作ろうとしてるんだ。

これまでのクラシックピアノ音楽の研究は、主に音声録音を分析してMIDIデータに変換された大規模な演奏セットに依存してきたんだ。でも、各音がどのように演奏されたかを示す高品質で正確な録音は、非常に珍しいんだ。通常、利用可能なデータセットの演奏は、上級の学生や競技からのものなんだけど、それらはバティックの演奏ほどの詳細を提供することはできないかもしれないね。

既存のデータセットは、演奏が楽譜とどのように一致するかの一般的なアイデアを提供するだけで、音ごとの正確な対応を示しているわけじゃないんだ。多くの場合、ビートレベルでの一致しか見せないから、音楽の構造のような細かい詳細を見逃すことがあるんだ。このデータセットはその限界を克服することを目指していて、専門家の注釈に直接結びついた正確な演奏のセットを提供しているんだよ。

データ収集プロセス

Batik-plays-Mozartデータセットは、体系的なプロセスを通じて作られたんだ。演奏はボーズンドルファーのグランドピアノで録音され、すべてのキーストロークやペダルの動きを正確にキャッチしているよ。各音のタイミングと強度が記録されて、その後、これらの録音がモーツァルトの楽譜のデジタルバージョンと一致させられるんだ。

演奏データと音楽の注釈をつなげるために、研究者たちは録音と楽譜を一音ずつ合わせていったんだ。この作業には、技術的なツールと正確な手動チェックが必要で、細部が正確であることを確認するんだ。最終的な出力は、演奏された音楽が書かれた楽譜や音楽の構造的な要素とどのように関連しているかを明確に示すマップを提供するよ。

データセットの概要

このデータセットには、12曲の異なるモーツァルトのピアノソナタの演奏が含まれているんだ。各楽章や音は、広範な演奏の詳細を捉えているよ。演奏された各音について、いつ演奏されたか、どれくらいの長さだったか、どれくらいの強さで演奏されたかの情報が提供されているんだ。楽譜は演奏データに直接リンクされる形式で表現されていて、簡単に分析できるようになっているんだよ。

例えば、各楽譜の音はユニークなIDで識別され、そのタイミングや音程の情報がデータセットに記録されているんだ。演奏の音も同様に詳細で、研究者たちはそれぞれの音が全体の演奏にどのようにフィットするかを分析できるようになっているんだ。

正確な一致の重要性

このデータセットの大きな利点の一つは、演奏の一致の精度だよ。研究者たちは、演奏が楽譜と正確にどのように一致しているかを見ることで、表現豊かな演奏の多くの側面を調査できるようになったんだ。この精度は、ハーモニーやフレーズといった異なる音楽要素が作品の演奏にどのように影響するかを理解する扉を開くんだ。

データセットを使って、その可能性を示すために2つの予備実験が行われたよ。最初の実験では、音楽のテンポとハーモニーの構造の関係を調べ、2つ目は演奏者が音楽の重要な部分、例えばカデンツの周りでタイミングをどう調整するかに焦点を当てたんだ。

最初の研究では、演奏される速度がハーモニーの変化頻度と関連しているかを調べることが目的だったんだ。研究者たちは、実際に両者の関係があったことを発見したんだ。ハーモニーが頻繁に変化する場合、演奏のテンポは増す傾向があるよ。

2つ目の研究では、演奏者が異なるタイプのカデンツの前でテンポをどう調整するかに焦点を当てたんだ。結果は、ピアニストがしばしば重要なカデンツの前でスローダウンすることを示唆していて、特に音楽的な思考の終わりを示す場合にそうなることが多いんだ。

今後の方向性

今後、研究者たちはモーツァルトの作品の演奏をもっと追加してデータセットを拡張する予定なんだ。残りの6つのソナタに焦点を当てて、それらを録音し、前と同じ詳細な方法で楽譜に合わせることになるよ。これによって、音声録音とMIDIバージョンの違いや、トランスクリプションの質をどう改善できるかを理解する助けになるんだ。

結論として、Batik-plays-Mozartデータセットは、ピアノ演奏を研究したい人にとって貴重なリソースを提供するんだ。プロの演奏を構造的な音楽スコアや詳細な注釈に結びつけることで、音楽がどのように演奏されるかに関する新しい質問を提起できるようにしているんだ。このデータセットは、演奏実践の理解を深めるだけでなく、音楽の表現や分析における今後の研究の道を拓いているんだよ。

オリジナルソース

タイトル: The Batik-plays-Mozart Corpus: Linking Performance to Score to Musicological Annotations

概要: We present the Batik-plays-Mozart Corpus, a piano performance dataset combining professional Mozart piano sonata performances with expert-labelled scores at a note-precise level. The performances originate from a recording by Viennese pianist Roland Batik on a computer-monitored B\"osendorfer grand piano, and are available both as MIDI files and audio recordings. They have been precisely aligned, note by note, with a current standard edition of the corresponding scores (the New Mozart Edition) in such a way that they can further be connected to the musicological annotations (harmony, cadences, phrases) on these scores that were recently published by Hentschel et al. (2021). The result is a high-quality, high-precision corpus mapping scores and musical structure annotations to precise note-level professional performance information. As the first of its kind, it can serve as a valuable resource for studying various facets of expressive performance and their relationship with structural aspects. In the paper, we outline the curation process of the alignment and conduct two exploratory experiments to demonstrate its usefulness in analyzing expressive performance.

著者: Patricia Hu, Gerhard Widmer

最終更新: 2023-09-06 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.02399

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.02399

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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