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Solos: um conjunto de dados para análise musical audiovisual - conclusões e referênciaspor@kinetograph
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Solos: um conjunto de dados para análise musical audiovisual - conclusões e referências

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Neste artigo, os pesquisadores apresentam Solos, um conjunto de dados limpo de performances musicais solo para treinar modelos de aprendizado de máquina em várias tarefas audiovisuais.
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Autores:

(1) Juan F. Montesinos, Departamento de Tecnologias de Informação e Comunicação Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Espanha {[email protected]};

(2) Olga Slizovskaia, Departamento de Tecnologias de Informação e Comunicação Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Espanha {[email protected]};

(3) Gloria Haro, Departamento de Tecnologias de Informação e Comunicação Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Espanha {[email protected]}.

Tabela de links

V. CONCLUSÕES

Apresentamos Solos, um novo conjunto de dados audiovisuais de gravações musicais de solistas, adequado para diferentes tarefas de aprendizagem auto-supervisionadas, como separação de fontes usando a estratégia mix-and-separate, localização de som, geração cross-modal e localização de recursos audiovisuais. correspondências. Existem 13 instrumentos diferentes no conjunto de dados; esses são instrumentos comuns em orquestras de câmara e incluídos no conjunto de dados de Performance Musical Multimodal da Universidade de Rochester (URMP) [1]. As características do URMP – pequeno conjunto de dados de desempenhos reais com hastes individuais verdadeiras – tornam-no um conjunto de dados adequado para fins de teste, mas até onde sabemos, até o momento não existe nenhum conjunto de dados em grande escala com os mesmos instrumentos que no URMP. Duas redes diferentes para separação de fontes audiovisuais baseadas na arquitetura U-Net foram treinadas no novo conjunto de dados e avaliadas posteriormente no URMP, mostrando o impacto do treinamento no mesmo conjunto de instrumentos do conjunto de teste. Além disso, Solos fornece esqueletos e carimbos de data/hora para intervalos de vídeo onde os ponteiros são suficientemente visíveis. Esta informação pode ser útil para fins de treinamento e também para aprender a resolver a tarefa de localização sonora.

REFERÊNCIAS

[1] B. Li, X. Liu, K. Dinesh, Z. Duan e G. Sharma, “Criando um conjunto de dados de desempenho de música clássica multitrack para análise de música multimodal: Desafios, insights e aplicações”, IEEE Transactions on Multimedia, vol. 21, não. 2, pp. 522–535, fevereiro de 2019.


[2] B. Li, K. Dinesh, Z. Duan e G. Sharma, “Ver e ouvir: associação informada por pontuação de trilhas sonoras para músicos em vídeos de performance de música de câmara”, em 2017 Conferência Internacional IEEE sobre Acústica, Fala e Sinal Processamento (ICASSP). IEEE, 2017, pp.


[3] EC Cherry, “Algumas experiências sobre o reconhecimento da fala, com um e com dois ouvidos”, The Journal of the Acoustical Society of America, vol. 25, não. 5, pp.


[4] A. Hyvarinen e E. Oja, “Análise de componentes independentes: algoritmos ¨ e aplicações”, Redes Neurais, vol. 13, não. 4-5, pp.


[5] M. Zibulevsky e BA Pearlmutter, “Separação cega de fontes por decomposição esparsa em um dicionário de sinais”, Computação neural, vol. 13, não. 4, pp. 863–882, 2001.


[6] T. Virtanen, “Separação de fonte de som mono por fatoração de matriz não negativa com critérios de continuidade temporal e dispersão”, transações IEEE em processamento de áudio, fala e linguagem, vol. 15, não. 3, pp. 1066–1074, 2007.


[7] DPW Ellis, “Análise de cena auditiva computacional orientada por previsão”, Ph.D. dissertação, Instituto de Tecnologia de Massachusetts, 1996.


[8] P. Smaragdis, B. Raj e M. Shashanka, “Um modelo probabilístico de variável latente para modelagem acústica”, Avanços em modelos para processamento acústico, NIPS, vol. 148, pp. 8–1, 2006.


[9] P. Chandna, M. Miron, J. Janer e E. Gomez, “Separação de fonte de áudio monoaural usando redes neurais convolucionais profundas”, na Conferência Internacional sobre Análise de Variável Latente e Separação de Sinal, 2017, pp. 266.


[10] D. Stoller, S. Ewert e S. Dixon, “Wave-u-net: Uma rede neural multiescala para separação de fonte de áudio ponta a ponta”, pré-impressão arXiv arXiv:1806.03185, 2018.


[11] JR Hershey e JR Movellan, “Visão de áudio: usando sincronia audiovisual para localizar sons”, em Avanços em sistemas de processamento de informações neurais, 2000, pp.


[12] E. Kidron, YY Schechner e M. Elad, “Pixels that sound”, em Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on, vol. 1, 2005, pp.


[13] T. Darrell, JW Fisher e P. Viola, “Segmentação audiovisual e efeito coquetel”, em Advances in Multimodal InterfacesICMI 2000, 2000, pp.


[14] D. Sodoyer, J.-L. Schwartz, L. Girin, J. Klinkisch e C. Jutten, “Separação de fontes audiovisuais de fala: uma nova abordagem que explora a coerência audiovisual de estímulos de fala”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2002, não. 11, pág. 382823, 2002.


[15] B. Rivet, L. Girin e C. Jutten, “Misturando processamento de fala audiovisual e separação cega de fontes para a extração de sinais de fala de misturas convolutivas”, IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 15, não. 96–108, 2007.


[16] B. Li, C. Xu e Z. Duan, “Associação de fontes audiovisuais para conjuntos de cordas por meio de análise de vibrato multimodal”, Proc. Computação de Som e Música (SMC), 2017.


[17] S. Parekh, S. Essid, A. Ozerov, NQ Duong, P. Perez e G. Richard, ´ “Guiando a separação da fonte de áudio por informações de objetos de vídeo”, em Aplicações de Processamento de Sinais para Áudio e Acústica (WASPAA ), Workshop IEEE 2017 em, 2017, pp.


[18] R. Gao e K. Grauman, “Co-separando sons de objetos visuais”, em Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2019, pp.


[19] H. Zhao, C. Gan, W.-C. Ma e A. Torralba, “O som dos movimentos”, em Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2019, pp.


[20] X. Xu, B. Dai e D. Lin, “Separação visual recursiva de som usando rede menos-mais”, em Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2019, pp.


[21] B. Li, K. Dinesh, C. Xu, G. Sharma e Z. Duan, “Associação de fontes audiovisuais online para apresentações de música de câmara”, Transactions of the International Society for Music Information Retrieval, vol. 2, não. 1, 2019.


[22] R. Arandjelovic e A. Zisserman, “Objects that sound”, em 'Proceedings of the IEEE European Conference on Computer Vision, 2018.


[23] H. Zhao, C. Gan, A. Rouditchenko, C. Vondrick, J. McDermott e A. Torralba, “The sound of pixels”, na Conferência Europeia sobre Visão Computacional (ECCV), setembro de 2018.


[24] A. Owens e AA Efros, “Análise de cena audiovisual com recursos multissensoriais autosupervisionados”, pré-impressão arXiv arXiv:1804.03641, 2018.


[25] B. Korbar, D. Tran e L. Torresani, “Aprendizagem cooperativa de modelos de áudio e vídeo a partir de sincronização auto-supervisionada”, em Advances in Neural Information Processing Systems, 2018, pp.


[26] T.-H. Oh, T. Dekel, C. Kim, I. Mosseri, WT Freeman, M. Rubinstein e W. Matusik, “Speech2face: Aprendendo o rosto por trás de uma voz”, em Anais da Conferência IEEE sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, 2019, pp.


[27] L. Chen, S. Srivastava, Z. Duan e C. Xu, “Geração audiovisual transmodal profunda”, em Proceedings of the on Thematic Workshops of ACM Multimedia 2017, 2017, pp.


[28] Y. Zhou, Z. Wang, C. Fang, T. Bui e TL Berg, “Visual to sound: Generating natural sound for videos in the wild”, em Anais da Conferência IEEE sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões , 2018, pp.


[29] E. Shlizerman, LM Dery, H. Schoen e I. Kemelmacher-Shlizerman, “Áudio para dinâmica corporal”, CVPR, Conferência da Sociedade de Computadores IEEE sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, 2017.


[30] S. Ginosar, A. Bar, G. Kohavi, C. Chan, A. Owens e J. Malik, “Aprendendo estilos individuais de gestos conversacionais”, em Anais da Conferência IEEE sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, 2019, pp.


[31] H. Zhou, Z. Liu, X. Xu, P. Luo e X. Wang, “Pintura de áudio profunda com infusão de visão”, na Conferência Internacional IEEE sobre Visão Computacional (ICCV), outubro de 2019.


[32] C. Gan, D. Huang, H. Zhao, JB Tenenbaum e A. Torralba, “Gesto musical para separação visual de som”, em Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2020, pp .10 478–10 487.


[33] Z. Cao, G. Hidalgo Martinez, T. Simon, S. Wei e YA Sheikh, “Openpose: estimativa de pose 2D multipessoa em tempo real usando campos de afinidade de peças”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2019 .


[34] CSJ Doire e O. Okubadejo, “Aprendizagem multitarefa intercalada para separação de fontes de áudio com bancos de dados independentes”, ArXiv, vol. abs/1908.05182, 2019.


[35] F. Yu, V. Koltun e T. Funkhouser, “Redes residuais dilatadas”, em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões (CVPR), 2017.


[36] A. Jansson, E. Humphrey, N. Montecchio, R. Bittner, A. Kumar e T. Weyde, “Cantando separação de voz com redes convolucionais U-Net profundas”, na 18ª Conferência da Sociedade Internacional de Recuperação de Informação Musical , 2017, pp.


[37] O. Ronneberger, P. Fischer e T. Brox, “U-net: Redes convolucionais para segmentação de imagens biomédicas”, na Conferência Internacional sobre Computação de Imagens Médicas e Intervenção Assistida por Computador. Springer, 2015, pp.


[38] G. Liu, J. Si, Y. Hu e S. Li, “Síntese de imagens fotográficas com u-net melhorado”, em 2018 Décima Conferência Internacional sobre Inteligência Computacional Avançada (ICACI), março de 2018, pp. –407.


[39] X. Mao, C. Shen e Y.-B. Yang, “Restauração de imagem usando redes codificadoras-decodificadoras convolucionais muito profundas com conexões de salto simétricas”, em Avanços em sistemas de processamento de informações neurais, 2016, pp.


[40] P. Isola, J.-Y. Zhu, T. Zhou e AA Efros, “Tradução imagem para imagem com redes adversárias condicionais”, arxiv, 2016.


[41] DP Kingma e J. Ba, “Adam: Um método para otimização estocástica”, CoRR, vol. abs/1412.6980, 2014.


[42] “Capítulo 7 - processamento no domínio da frequência”, em Digital Signal Processing System Design (Segunda Edição), segunda edição ed., N. Kehtarnavaz, Ed. Burlington: Academic Press, 2008, pp.


[43] E. Vincent, R. Gribonval e C. Fevotte, “Medição de desempenho na separação cega de fontes de áudio”, IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 14, não. 4, pp.

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