Automatic classification of playing techniques in Guitar Pro songs
Notice bibliographique
Résumé
Automatic guitar transcription has been an active research area for decades.Existing work in this area has mostly focused on estimating the onset, offset, and pitch of note events.Another important aspect of expressive guitar performance, the use of playing techniques, is less studied.The system presented in this thesis is designed to recognize five common playing techniques performed on the electric guitar: bend, vibrato, hammeron, pull-off, and slide.The system has three steps.For a given audio track, the monophony detector extracts all the monophonic segments, where most playing technique instances occur.Then, the note-event separator splits monophonic audio segments into note events.Finally, machine learning techniques are used to classify their playing techniques using various audio features such as pitch, spectral centroid, and mel-frequency cepstral coefficients.The presented system is trained and evaluated on a novel dataset of 379 synthesized guitar solo recordings, mostly in the genre of rock and metal, generated using publicly available Guitar Pro files collected from tablature websites.As an extended guitar tablature format, a Guitar Pro file encodes information about every note event in a guitar track, such as the timestamp, pitch, fingering position, and playing techniques.Using the Guitar Pro software, a realistic guitar audio track can be generated from the Guitar Pro file.Its corresponding annotation can also be obtained by programmatically decoding the Guitar Pro file.The end-to-end testing experiments showed that the presented system can effectively recognize the five playing techniques in synthesized guitar solos, with per-class f1 scores ranging from 71.7% to 89.2%.Major thanks are owed to my supervisor, Professor Ichiro Fujinaga, who introduced me to the world of music information retrieval (MIR) and generously shared knowledge and expertise during my time at McGill.Thank you for your warm welcome and helping me settle into Montral.Thank you for your advising on machine learning and MIR topics.Thank you for your generous funding and the opportunities to develop software projects for the lab.This thesis
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».