SASS-E: The Steelpan Audio Sample Set for Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
SASS-E is an audio dataset containing 13,313 one-hit audio samples from three distinct steelpans. Citation This dataset is part of a paper published in the NIME 2023 proceedings. It is available here. If you use this dataset in a research project, we request that you cite this paper: C. Malloy and G. Tzanetakis, “Steelpan-specific pitch detection: a dataset and deep learning model”, in Proceedings of the International Conference on New Interfaces for Musical Expression (NIME), May 2023, pp. 428--435. doi: 10.5281/zenodo.11189232. Data curator Colin Malloy Contact You can contact Colin regarding this dataset at malloyc@uvic.ca. About SASS-E The SASS-E dataset is an audio dataset curated as part of Colin's PhD research. It consists of over 13,000 one-hit audio samples from three tenor steelpans totaling over 9 hours and 25 minutes of audio. The samples were recorded in a professional quality recording studio at 48 kHz/ 24-bit depth. Approximately 50 strikes were recorded per note per instrument at a wide variety of dynamic levels and beating areas. This allows for comprehensive coverage of minute details and fluctuations in timbre. The audio samples are pre-split into training, validation, and test sets with 7,931 samples in the training set, 2,680 samples in the validation set, and 2,702 samples in the test set. The audio files have filenames in the following format: _ _ _sample_ .wav. They are each labeled with the MIDI note number for the given note struck. The instrument label is in the format "ctenor-0x" where x is the number assigned to the instrument. Future of SASS-E In the future, we plan to add samples from a wider variety of steelpans. The goal is to create a comprehensive dataset that covers all major varieties of steelpans from the soprano to bass voices of the family. This will include other kinds of tenor steelpans (such as low D tenors, Invader tenors, and 3rds/4ths tenors). License All of the samples in SASS-E are released under Creative Commons (CC) CC-BY-NC. This license allows reusers to distribute, remix, adapt, and build upon the material in any medium or format for noncommercial purposes only, and only so long as attribution is given to the creator. Specifically, these samples are not to be used in a commercial sample library (such as a virtual instrument).
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,058 |
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 ».