Improving rare chord recognition through self-learning techniques and weak label generation - Bortolozzo, Marcelo Cardoso (2022)
No contexto de Reconhecimento Automático de Acordes (ACR), o principal objetivo é o de extrair e classificar acordes musicais a partir de um dado sequencial (trechos de áudio). Essa é uma tarefa desafiadora, não somente quando desenvolvendo um classificador para ela, mas também quando rotulando seus dados, já que é necessária uma expertise em seu domínio para poder definí-lo, diferentemente de outras áreas, como reconhecimento de imagem. Isso resulta em um número limitado de conjuntos de dados disponíveis publicamente, e um número ainda mais limitado de amostras de acordes raros, gerando resultados enviesados em classificadores. Neste trabalho, al gumas técnicas para mitigar esse problema serão exploradas. Primeiro, uma função de loss modificada, conhecida como Focal Loss, será aplicada, buscando uma melhoria nessas classes mais raras. Em seguida, uma técnica de auto-aprendizagem do domínio de reconhecimento de imagem, conhecida como Noisy Student, será extendida ao domínio de áudio e aplicada ao problema de ACR. Além disso, uma extensão para essa mesma, utilizando um conjunto de dados com rótulos fracos e gerados automáticamente para aumentar a confiança do algoritmo de auto-aprendizagem, será proposta e aplicada. O algorítmo utilizado para a geração desse conjunto de da dos, com base em dados extraídos de comunidades online para acordes musicais, também será apresentado. Os experimentos realizados trouxeram ganhos significa tivos de performance para os acordes raros, também gerando um pequeno ganho na performance de acordes em geral.