Enhanced Automatic Drum Transcription via Drum Stem Source Separation
arXiv - 2025
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ADTOF Plus · ADTOF Direct · ADT_STR · MSG-LD. A mixagem completa passa primeiro pela separação de bateria do processo selecionado. A bateria isolada vai diretamente ao modelo de transcrição ou separação escolhido.
Entrada
Suporta entradas em formatos como mp3 / wav / flac / ogg / m4a / aac / aif / aiff / mp4 / mov / mkv
Formatos suportados
Produção
MIDI
Caso de uso
Editar notas, instrumentação e detalhes da execução.
Escolha um modelo para seu material e objetivo e confira os exemplos antes de enviar.
Custo, tempo, formatos e parâmetros dependem do modelo escolhido.
No feedback, informe a ferramenta, os passos e o problema encontrado. Capturas de tela ajudam a localizá-lo.
ADT_STR detecta ataques e velocidades de 26 classes de bateria e exporta MIDI.
MSG-LD gera cinco faixas de bateria e detecta ataques; o MIDI usa velocidade 100 e duração fixa de reprodução de 0,1 segundo.
MSG-LD gera cinco faixas de bateria e detecta ataques; o MIDI usa velocidade 100 e duração fixa de reprodução de 0,1 segundo.
ADTOF Plus acrescenta separação de bateria, mapeamento de intensidade e tratamento do chimbal aberto/fechado ao ADTOF. Aceita mixagens completas.
ADTOF Direct transcreve a bateria isolada com PyTorch ADTOF. Para uma mixagem completa, o TelkNet extrai primeiro a bateria com AudioSep-Hive, sem o pós-processamento de intensidade e chimbal aberto/fechado do Plus.
arXiv - 2025
ISMIR - 2021
Signals - 2023
Inclui resultados públicos de testes de modelos usados aqui e em outros serviços. A tabela completa da fonte é exibida por padrão; também é possível escolher condições e métricas para comparação. Pontuações de condições de teste diferentes não são diretamente comparáveis.
São exibidos apenas registros com implementação pública de inferência e pesos correspondentes verificados, além de algoritmos que não precisam de pesos. Serviços fechados, pesos não publicados e versões experimentais sem correspondência confirmada são excluídos. Esta não é uma classificação de todos os modelos.
Pesos públicos não comprovam uma licença de código aberto completa. Expanda os dados para consultar as licenças declaradas e as condições de acesso. Licenças não declaradas são indicadas separadamente.
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
A recomendação no README do ADT-STR contradiz seu gráfico de resultados. Esta classificação usa os valores indicados no gráfico oficial.
| Classificação por métrica | Modelo | ENST↑F1% | MDB↑F1% |
|---|---|---|---|
| 1 | ADT-STR · τ=0.4Pesos públicos · Código de inferência | 60 | 71 |
| 2 | ADT-STR · τ=0.6Modelo usado aquiPesos públicos · Código de inferência | 58 | 65 |
| 3 | ADT-STR · τ=0.8Pesos públicos · Código de inferência | 52 | 61 |
As marcações identificam modelos ou componentes usados aqui. As pontuações e configurações vêm dos testes citados, não de uma nova avaliação de todo o processo do site.
Conjuntos, versões e condições ficam separados, inclusive fontes sem linhas elegíveis.
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 2
Entradas implantáveis 6 / linhas originais 6
Entradas implantáveis 3 / linhas originais 6
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Vogl et al. 8-class baseline · MDB · 8-class evaluation · onset only · 50 ms · Vogl et al. 8-class baseline · RBMA · 8-class evaluation · onset only · 50 ms · Vogl et al. 8-class baseline · ENST · 8-class evaluation · onset only · 50 ms
Entradas implantáveis 0 / linhas originais 8
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
Setting-1 · ENST · Setting-2 · ENST · Setting-3 · ENST · Setting-4 · ENST · Setting-1 · MDB · Setting-2 · MDB · Setting-3 · MDB · Setting-4 · MDB
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 3
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
LarsNet
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 4
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
MSG-LD Vanilla · MSG-LD TB
As pontuações correspondem ao conjunto de dados, métrica e versão indicados; testes diferentes não são diretamente comparáveis.
A tabela inclui apenas modelos com pesos ou configurações públicas que podem ser executados localmente.
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 2
ADTOF-PyTorch README · PyTorch 88.51 · Keras 88.74
| Classificação por métrica | Modelo | Recall↑ | Precision↑ | F-measure↑ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ADTOF (original)Pesos públicos · Código de inferência | 88.68 | 89.90 | 88.74 |
| 2 | ADTOF-pytorchPesos públicos · Código de inferênciasrc/adtof_pytorch/data/adtof_frame_rnn_pytorch_weights.pthCódigo de inferênciaLicença dos pesos não declarada | 88.26 | 89.83 | 88.51 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Os valores vêm da fonte pública vinculada. Os rótulos das linhas indicam o conjunto de teste ou checkpoint; pontuações não publicadas aparecem como -.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | F1%↑ | % de precisão↑ | % de recuperação↑ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ADTOF PlusPesos públicos · Código de inferênciaMDX23C 5-stemMDX23C full-mix drumsADTOF PyTorchCódigo de inferência drumsep_5stems_mdx23c_jarredou.ckptLicença dos pesos (declaração do repositório): mit | MDB · 5 classes · onset only · 50 ms | 89 | 89 | 89 |
| 2 | Original ADTOFPesos públicos · Código de inferência | MDB · 5 classes · onset only · 50 ms | 87 | - | - |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Os valores vêm da fonte pública vinculada. Os rótulos das linhas indicam o conjunto de teste ou checkpoint; pontuações não publicadas aparecem como -.
| Classificação por métrica | Modelo | Condição de teste | F1%↑ | % de precisão↑ | % de recuperação↑ |
|---|---|---|---|---|---|
| - | ADTOF PlusPesos públicos · Código de inferênciaMDX23C 5-stemMDX23C full-mix drumsADTOF PyTorchCódigo de inferência drumsep_5stems_mdx23c_jarredou.ckptLicença dos pesos (declaração do repositório): mit | MDB · 8-class evaluation · onset only · 50 ms | 84 | 84 | 84 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 3
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
LarsNet
O artigo avalia OB, TB e OBTB separadamente; valores de OB não descrevem OBTB padrão. F1 de notas e mel-MSE/FAD de áudio ficam em tabelas distintas. A cadeia de detecção do artigo não foi medida novamente aqui.
| Classificação por métrica | Modelo | MDB · Kick | MDB · Snare | MDB · Toms | MDB · Hi-Hats | MDB · Cymbals | MDB · Overall | ENST · Kick | ENST · Snare | ENST · Toms | ENST · Hi-Hats | ENST · Cymbals | ENST · Overall | ||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | ||
| 1 | ADTOFPesos públicos · Código de inferência | 0.851 | 0.790 | 0.923 | 0.752 | 0.828 | 0.690 | 0.520 | 0.520 | 0.520 | 0.773 | 0.859 | 0.703 | 0.849 | 0.802 | 0.902 | 0.795 | 0.813 | 0.778 | 0.795 | 0.984 | 0.667 | 0.599 | 0.932 | 0.441 | 0.581 | 0.669 | 0.513 | 0.777 | 0.936 | 0.663 | 0.657 | 0.788 | 0.563 | 0.709 | 0.908 | 0.582 |
| 2 | MSG-LD OBPesos públicos · Código de inferência | 0.931 | 0.939 | 0.923 | 0.760 | 0.791 | 0.732 | 0.268 | 0.309 | 0.236 | 0.650 | 0.550 | 0.794 | 0.481 | 0.663 | 0.377 | 0.707 | 0.709 | 0.704 | 0.821 | 0.941 | 0.729 | 0.642 | 0.698 | 0.594 | 0.491 | 0.415 | 0.602 | 0.630 | 0.643 | 0.618 | 0.391 | 0.611 | 0.287 | 0.640 | 0.695 | 0.593 |
Escolha um conjunto de dados para ver todas as métricas de cada modelo. As linhas seguem a classificação oficial ou a métrica selecionada. O negrito indica o melhor valor comparável de cada coluna, incluindo empates. Protocolos de avaliação diferentes são classificados separadamente; pontuações ausentes aparecem como -.
Entradas implantáveis 2 / linhas originais 4
Não foi verificado um pacote público completo de inferência para esses experimentos. Outros pesos com o mesmo nome não servem como substitutos.
MSG-LD Vanilla · MSG-LD TB
O artigo avalia OB, TB e OBTB separadamente; valores de OB não descrevem OBTB padrão. F1 de notas e mel-MSE/FAD de áudio ficam em tabelas distintas. A cadeia de detecção do artigo não foi medida novamente aqui.
| Classificação por métrica | Modelo | MDB Overall | ENST Overall | Mean overall F1 (2 sets) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | F1↑ | P↑ | R↑ | ||
| 1 | MSG-LD OBPesos públicos · Código de inferência | 0.707 | 0.709 | 0.704 | 0.640 | 0.695 | 0.593 | 0.674 | 0.674 | 0.674 |
| 2 | MSG-LD OBTBPesos públicos · Código de inferência | 0.690 | 0.709 | 0.672 | 0.636 | 0.703 | 0.580 | 0.663 | 0.663 | 0.663 |