Memo

いろいろとメモを置いておきます.定期的に整理する予定です.

データセット(主にコード推定用)

  • Isophonics
  • MIRに役立つデータセットが提供されている.data->Reference AnnotationsからBeatlesやQueenなどのデータセットが入手可能.
  • The McGill Billboard Project
  • コード推定用のデータセットがある.labファイルに加え,音響特徴量も提供されている.

音響特徴量抽出ツール

  • LibROSA (Python) GitHub doc
  • madmom (Python) GitHub doc
  • これらは音響音楽信号から音響特徴を抽出するのに便利.LibROSAは音響信号を読み込むときにデフォルトのサンプリング周波数が22050[Hz]になっているので何気に注意.
  • pretty_midi (Python) doc
  • MIDIを扱うのに便利.
  • music21 (Python) doc
  • MusicXMLやMIDIを扱うのに便利.
  • MIR Toolbox (MATLAB)
  • MATLABを用いて音楽の調性・リズム・構造などの音響特徴をオーディオファイルから抽出する機能を総合的に提供. 音楽情報検索のアプローチの概観を提供することを目的としている。マニュアルも充実していて便利.

評価用ツール

  • mir_eval (Python) doc
  • MIRタスクで使われるラベルを扱うのに便利.評価もやってくれる.

勉強になるソースコードとか