Coupled tensor factorization models for polyphonic music transcription

Abstract

OZETÇ EGenelleştirilmiş Baglaşımlı Tensör Ayrışımı (GBTA), ortak tensörler içeren tensör ayrışım modellerinin eşzamanlı ayrışımı içinönerilmiş bir algoritmik çerçevedir. Bu çalışmada, çoksesli (polifonik) piyano eserlerinin notalandırılması (transkripsiyonu) için GBTA çerçevesinde tanımlanmış iki model sunuyoruz. Onerilen ilk model Negatif Olmayan Matris Ayrışımı tabanlı olup baglaşım aracılıgı ile spektral bilgiyi modele dahil etmektedir.İlk modele ek olarak, ikinci model notalandırılacak piyano parçasının kaba ve eksik bir notalandırmasını girdi olarak alıp, buradan edindigi zamansal ve armonik bilgiyi de modele dahil etmektedir. Gerçek piyano verisiüzerinde yapılan deneyler sonucunda armonik bilginin dahil edilmesinin notalandırma kalitesini arttıgı ve F -ölçüsünde % 23'lük bir artış sagladıgı gözlemlenmektedir. ABSTRACTGeneralized Coupled Tensor Factorization (GCTF) is a recently proposed algorithmic framework for simultaneously estimating tensor factorization models where several tensors can share a set of latent factors. This paper presents two models in this framework for transcribing polyphonic piano pieces. The first model is based on Non-negative Matrix Factorization where the coupling provides the spectral information to the model. As an extension to the first model, the second model incorporates temporal and harmonic information by taking a rough, incomplete transciption of the piece as input. Incorporating harmonic knowledge improves the transcription quality as the the experimental results show that we get around 23 % F-measure improvement on real piano data.