Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/43862
MetadatoEtiquetaValorIdioma
dc.contributor.author Autor Maia, Lucas Simões-
dc.contributor.author Autor Rocamora, Martín-
dc.contributor.author Autor Biscainho, Luiz W. P.-
dc.contributor.author Autor Fuentes, Magdalena-
dc.contributor.filiacion Filiación Maia Lucas Simões, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Brazil-
dc.contributor.filiacion Filiación Rocamora Martín, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.-
dc.contributor.filiacion Filiación Biscainho Luiz W. P., Universidade Federal do Rio de Janeiro-
dc.contributor.filiacion Filiación Fuentes Magdalena, New York University, United States-
dc.date.accessioned Fecha ingreso 2024-05-17T14:33:38Z-
dc.date.available Fecha disponible 2024-05-17T14:33:38Z-
dc.date.issued Año de publicación 2024-
dc.description.abstract Resumen Training state-of-the-art beat tracking models usually requires large amounts of annotated data. It is widely known that data annotation is a time-consuming process and generally involves expert knowledge in the context of MIR. This can be particularly challenging if we consider culture-specific datasets. Previous research has shown that, under certain homogeneity conditions, it is possible to obtain good tracking results with these models using few training datapoints. However, this shifts the problem to that of the selection of these data. In this paper, we propose a methodology for selectively annotating meaningful samples from a dataset with the objective of training a beat tracker. We extract a rhythmic feature from each track and apply selection methods in the feature space limited by a budget of samples to be annotated. We then train a TCN-based state-of-the-art model using the selected data. The trained model is shown to perform well on the remainder of the dataset when compared to random selection. We hope that our study will alleviate the annotation process of culture-specific datasets and ultimately help build a more culturally diverse perspective in the field of Music Information Retrieval.es
dc.description.sponsorship Financiadores Este trabajo fue parcialmente apoyado por la Coordinación para el Perfeccionamiento del Personal de Educación Superior – Brasil (CAPES) – Código de Finanzas 001es
dc.description.sponsorship Financiadores El Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq) – números de subvención 141356/2018-9 y 311146/2021-0es
dc.description.sponsorship Financiadores El Sistema Nacional de Investigadores – Agencia Nacional de Investigación e Innovación (SNI-ANII)es
dc.format.extent Extensión 14 p.es
dc.format.mimetype Formato application/pdfes
dc.identifier.citation Citación Maia, L., Rocamora, M., Biscainho, L. y otros. "Selective annotation of few data for beat tracking of Latin American music using rhythmic features". Transactions of the International Society for Music Information Retrieval. [en línea]. 2024, vol. 7, no 1, pp. 99-112. DOI: 10.5334/tismir.170es
dc.identifier.doi DOI 10.5334/tismir.170-
dc.identifier.eissn e-ISSN 2514-3298-
dc.identifier.uri URI https://transactions.ismir.net/articles/10.5334/tismir.170-
dc.identifier.uri URI https://hdl.handle.net/20.500.12008/43862-
dc.language.iso Idioma enes
dc.publisher Editorial International Society for Music Information Retrieval (ISMIR)es
dc.relation.ispartof EN Transactions of the International Society for Music Information Retrieval, vol. 7, no 1, may 2024, pp. 99-112.es
dc.rights Derechos Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.rights.licence Licencia Licencia Creative Commons Atribución (CC - By 4.0)es
dc.subject Palabras clave Beat trackinges
dc.subject Palabras clave Selective annotationes
dc.subject Palabras clave Rhythmic descriptiones
dc.title Título Selective annotation of few data for beat tracking of Latin American music using rhythmic features.es
dc.type Tipo de documento Artículoes
FicherosDescripciónTamañoFormato
MRBF24.pdf Versión publicada 2.95 MB Adobe PDF