ENST-Drums: an extensive audio-visual database for drum signals processing
Notice bibliographique
Résumé
The ENST-Drums database is a large and varied research database for automatic drum transcription and processing: Three professional drummers specialized in different music genres were recorded. Total duration of audio material recorded per drummer is around 75 minutes. Each drummer played his own drum kit. Each sequence used either sticks, rods, brushes or mallets to increase the diversity of drum sounds. The drum kits themselves are varied, ranging from a small, portable, kit with two toms and 2 cymbals, suitable for jazz and latin music ; to a larger rock drum set with 4 toms and 5 cymbals. Each sequence is recorded on 8 individual audio channels, is filmed from two angles, and is fully annotated A large part of ENST-Drums is publicly available under some conditions. These conditions include: The use and exploitation of the database should be limited to research purposes. No commercial use is possible. The database is distributed under the licence "Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)" Any document describing a research work where ENST-Drums was used should include a reference to ENST-Drums and to the paper Olivier Gillet and Gaël Richard. ENST-Drums: an extensive audio-visual database for drum signals processing, In Proc of ISMIR'06, Victoria, Canada, 2006. Acknowledgements We would like to thank: The 3 drummers: Louis Cavé, Bertrand Clouard and Frédéric Rottier. E. Thiévon (author) and Play Music Publishing (publisher) for the background accompaniment sequences. The authors wish to acknowledge the support of the French ministry of research (ACI-MusicDiscover project) and of the European Commission under the FP6-027026-K-SPACE contract.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,115 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».