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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.12 No.5
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 412 - 418 (7page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2023.12.5.412
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The polyphonic characteristics of piano audio make automatic transcription particularly challenging. This study briefly analyzed the polyphonic characteristics of piano audio and introduced three piano audio features: short-time Fourier transform (STFT), constant-Q transform (CQT), and variable-Q transform (VQT). An algorithm integrating a convolutional neural network (CNN) with a bidirectional gated recurrent unit (BiGRU) was developed and tested on the MAPS dataset to detect the note start and end points and fundamental tones of polyphone. The results showed that the combined algorithm performed better than STFT and CQT when VQT was used as input, and CNN-BiGRU outperformed CNN and CNN-GRU in terms of the P value, R-value, and F1-measure in the fundamental tone detection of 97.16%, 97.34%, and 97.25%, respectively. The experimental results of this paper confirmed that the designed automatic piano transcription algorithm is reliable and can be further adopted in the practical music field.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Automatic Transcription Algorithm for Piano
3. Results and Analysis
4. Conclusion
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
L. G. Chis, M. Marcu, and F. Drăgan, “Software Tool for Audio Signal Analysis and Automatic Music Transcription,” in 2018 IEEE 12th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI), pp. 1-5, May. 2018. Article (CrossRef
Z. Meng, and W. Chen, “Automatic music transcription based on convolutional neural network, constant Q transform and MFCC,” Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1651, No. 1, pp. 1-8, Nov. 2020. Article (CrossRef Link)
K. Vaca, A. Gajjar, and X. Yang, “Real-Time Automatic Music Transcription (AMT) with Zync FPGA,” in 2019 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), pp. 378-384, July. 2019. Article (CrossRef Link)
A. Holzapfel, E. Benetos, A. Killick, and R. Widdess, “Humanities and engineering perspectives on music transcription,” Digital Scholarship in the Humanities, Vol. 37, No. 3, pp. 747-764, Oct. 2021. Article (CrossRef Link)
J. Liu, W. Xu, X. Wang, and W. Cheng, “An EBenhanced CNN Model for Piano Music Transcription,” in ICMLC 2021: 2021 13th International Conference on Machine Learning and Computing, pp. 186-190, Feb. 2021. Article (CrossRef Link)
Z. Meng, and W. Chen, “Automatic music transcription based on convolutional neural network, constant Q transform and MFCC,” Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1651, No. 1, pp. 1-8, Nov. 2020. Article (CrossRef Link)
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