Musical instrument classifier for early childhood percussion instruments
Notice bibliographique
Résumé
While the musical instrument classification task is well-studied, there remains a gap in identifying non-pitched percussion instruments which have greater overlaps in frequency bands and variation in sound quality and play style than pitched instruments. In this paper, we present a musical instrument classifier for detecting tambourines, maracas and castanets, instruments that are often used in early childhood music education. We generated a dataset with diverse instruments (e.g., brand, materials, construction) played in different locations with varying background noise and play styles. We conducted sensitivity analyses to optimize feature selection, windowing time, and model selection. We deployed and evaluated our best model in a mixed reality music application with 12 families in a home setting. Our dataset was comprised of over 369,000 samples recorded in-lab and 35,361 samples recorded with families in a home setting. We observed the Light Gradient Boosting Machine (LGBM) model to perform best using an approximate 93 ms window with only 12 mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) and signal entropy. Our best LGBM model was observed to perform with over 84% accuracy across all three instrument families in-lab and over 73% accuracy when deployed to the home. To our knowledge, the dataset compiled of 369,000 samples of non-pitched instruments is first of its kind. This work also suggests that a low feature space is sufficient for the recognition of non-pitched instruments. Lastly, real-world deployment and testing of the algorithms created with participants of diverse physical and cognitive abilities was also an important contribution towards more inclusive design practices. This paper lays the technological groundwork for a mixed reality music application that can detect children's use of non-pitched, percussion instruments to support early childhood music education and play.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».