[논문 리뷰] madmom: a new Python Audio and Music Signal Processing Library

Sebastian Böck, Filip Korzeniowski외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 23.

Music and Audio Processing인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 음성 및 음악 신호 처리를 위한 오픈소스 파이썬 라이브러리인 madmom을 소개한다. 이 라이브러리는 저수준 특징 추출, 고수준 음악 분석, 기계 학습 기법을 통합하여 통합적이고 사용자 친화적인 프레임워크로 제공한다. 빠른 프로토타ип 개발과 재현 가능한 연구를 위해 설계된 madmom은 프로토타입을 다중 코어 및 직렬화 가능한 처리 파이프라인으로 원활하게 전환할 수 있으며, 온셋 검출, 비트 추적, 템포 추정, 피아노 변환 등에서 최첨단 성능을 제공한다.

ABSTRACT

In this paper, we present madmom, an open-source audio processing and music information retrieval (MIR) library written in Python. madmom features a concise, NumPy-compatible, object oriented design with simple calling conventions and sensible default values for all parameters, which facilitates fast prototyping of MIR applications. Prototypes can be seamlessly converted into callable processing pipelines through madmom's concept of Processors, callable objects that run transparently on multiple cores. Processors can also be serialised, saved, and re-run to allow results to be easily reproduced anywhere. Apart from low-level audio processing, madmom puts emphasis on musically meaningful high-level features. Many of these incorporate machine learning techniques and madmom provides a module that implements some in MIR commonly used methods such as hidden Markov models and neural networks. Additionally, madmom comes with several state-of-the-art MIR algorithms for onset detection, beat, downbeat and meter tracking, tempo estimation, and piano transcription. These can easily be incorporated into bigger MIR systems or run as stand-alone programs.

연구 동기 및 목표

• 음악 정보 검색(MIR) 분야에서 저수준 음성 특징, 고수준 음악 분석, 기계 학습 구성 요소를 통합하는 종합적인 라이브러리의 부족을 보완하고자 한다.

제안 방법

• 효율적인 배열 처리 및 메타데이터 관리를 위해 NumPy의 ndarray를 상속하는 데이터 클래스를 사용한 객체 지향 설계를 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 통합적이고 확장 가능한 소프트웨어 프레임워크는 MIR 애플리케이션의 개발 및 구현을 어떻게 간소화할 수 있는가?

주요 결과

• madmom은 온셋 검출(2013년 MIREX에서 1위), 비트 추적(2015년 MIREX에서 1위), 템포 추정(2015년 MIREX에서 1위)을 포함한 여러 MIR 작업에서 최첨단 성능을 제공한다.