Evaluating Musical Predictions with Multiple Versions of a Work
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of music content analysis tools illustrates the need for diverse evaluation techniques to ensure their accuracy, robustness, reliability, and quality. This is particularly challenging in the case of features which predict musical properties whose values cannot be independently verified. Here we propose a new method for evaluating such tools that does not rely on a-priori knowledge of correct outcomes (i.e., “ground truth”). Instead, it examines many versions of a single composition, comparing predictions of musical properties expected to be relatively stable across recordings (mode, number of note events) to those expected to vary (tempo, timbre). This allows for assessing the efficacy of feature extraction even in situations where correct answers are unknown (or unknowable). As a proof of concept, we applied this approach to 17 commercially available recordings of J. S. Bach's 24 preludes from the Well-Tempered Clavier (Book 1) using three popular music content analysis tools, comparing variation in feature extraction across 17 versions of all 24 preludes (408 data points for each feature extracted). We find significant differences in the variation of mode predictions between tools, as well as more variation for predictions of mode than predictions of the number of note events. This affords a useful way of comparing predictions (whether between features or tools) which is particularly useful in the absence of ground truth. Other potential applications include parameter optimization, algorithm selection, and benchmarking procedures.
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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 | 0,008 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».