Pattern Clustering in Monophonic Music by Learning a Non-Linear Embedding From Human Annotations
Notice bibliographique
Résumé
Musical pattern discovery algorithms find instances of repetition in symbolic music, allowing for some user-specifiable amount of variation between identified repetitions; however, they can yield an intractably large number of discovered patterns when allowing for even small amounts of variation. This is commonly addressed by defining some heuristic notion of pattern significance, and returning only the most significant patterns. This paper develops a method of pattern discovery that models human judgement of what constitutes a significant pattern by incorporating annotations of repeated patterns, avoiding the need to design heuristics. We take pattern discovery as a clustering task, where the input is a set of passages of monophonic music, represented as vectors of extracted features, and the output clusters correspond to discovered patterns. The human annotations are used to train a neural network to learn a low-dimensional embedding of the feature space that maps passages of music close together when they are occurrences of the same ground-truth pattern. The results of this approach match up with the annotations significantly better than the results of an approach using clustering without subspace learning. We provide examples of the types of patterns that this method tends to discover and discuss its feasibility and practicality as a tool for extracting useful information about repetitive structure in music.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».