Two Web Toolkits for Multimodal Piano Performance Dataset Acquisition and Fingering Annotation

📄 arXiv: 2509.15222v1 📥 PDF

作者: Junhyung Park, Yonghyun Kim, Joonhyung Bae, Kirak Kim, Taegyun Kwon, Alexander Lerch, Juhan Nam

分类: cs.SD, cs.CV, cs.MM, eess.AS, eess.IV

发布日期: 2025-09-18

备注: Accepted to the Late-Breaking Demo Session of the 26th International Society for Music Information Retrieval (ISMIR) Conference, 2025

💡 一句话要点

提出用于多模态钢琴演奏数据集采集与指法标注的Web工具包

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态数据采集 指法标注 钢琴演奏 Web工具包 音乐信息检索

📋 核心要点

  1. 现有钢琴演奏多模态数据集的构建耗时费力，阻碍了相关研究的进展，缺乏高效的数据采集和标注工具。
  2. 该论文提出一个集成的Web工具包，包含PiaRec和ASDF两个GUI，分别用于数据采集和指法标注，简化了流程。
  3. 该工具包旨在降低多模态钢琴演奏数据集构建的门槛，促进相关研究，但具体的实验结果和性能提升未知。

📝 摘要（中文）

钢琴演奏是一种多模态活动，它将物理动作与声音表现内在结合。尽管人们对分析钢琴演奏的多模态特性越来越感兴趣，但获取大规模多模态数据的繁琐过程仍然是一个重要的瓶颈，阻碍了该领域的进一步发展。为了克服这一障碍，我们提出了一个集成的Web工具包，该工具包包含两个图形用户界面（GUI）：（i）PiaRec，它支持音频、视频、MIDI和演奏元数据的同步采集。（ii）ASDF，它可以从视觉数据中高效地注释演奏者的指法。总的来说，该系统可以简化多模态钢琴演奏数据集的采集。

🔬 方法详解

问题定义：钢琴演奏分析领域需要大规模的多模态数据集，包括音频、视频、MIDI等信息。然而，手动采集和标注这些数据非常耗时且容易出错，现有的方法缺乏高效的工具来简化这一过程。因此，如何高效地获取和标注多模态钢琴演奏数据是一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是开发一个集成的Web工具包，通过图形用户界面（GUI）的方式，将数据采集和指法标注流程整合在一起，从而提高效率并降低人工成本。PiaRec负责同步采集各种模态的数据，ASDF则负责从视频中标注指法。

技术框架：该工具包包含两个主要的模块：PiaRec和ASDF。PiaRec负责同步采集音频、视频、MIDI和演奏元数据。用户可以通过Web界面控制数据采集过程，并实时查看采集到的数据。ASDF则允许用户从视频数据中高效地标注演奏者的指法。用户可以通过Web界面浏览视频帧，并使用标注工具标记指法信息。两个模块协同工作，共同完成多模态钢琴演奏数据集的构建。

关键创新：该论文的关键创新在于将多模态数据采集和指法标注整合到一个统一的Web工具包中。这种集成化的方法可以显著提高数据构建的效率，并降低人工成本。此外，使用Web界面也使得该工具包易于使用和部署。

关键设计：PiaRec的关键设计在于其同步采集多种模态数据的能力，保证了数据之间的时间同步性。ASDF的关键设计在于其高效的指法标注工具，允许用户快速准确地标记指法信息。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文主要关注工具的开发，并未提供具体的实验结果和性能数据。亮点在于提供了一个集成的Web工具包，简化了多模态钢琴演奏数据集的构建流程，提高了数据采集和标注的效率。具体的效率提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于音乐信息检索、音乐教育、自动音乐转录、钢琴演奏风格分析等领域。通过提供高效的数据采集和标注工具，可以促进相关研究的进展，并为开发新的音乐应用提供数据支持。未来，该工具包可以进一步扩展，支持更多模态的数据采集和更复杂的标注任务。

📄 摘要（原文）

Piano performance is a multimodal activity that intrinsically combines physical actions with the acoustic rendition. Despite growing research interest in analyzing the multimodal nature of piano performance, the laborious process of acquiring large-scale multimodal data remains a significant bottleneck, hindering further progress in this field. To overcome this barrier, we present an integrated web toolkit comprising two graphical user interfaces (GUIs): (i) PiaRec, which supports the synchronized acquisition of audio, video, MIDI, and performance metadata. (ii) ASDF, which enables the efficient annotation of performer fingering from the visual data. Collectively, this system can streamline the acquisition of multimodal piano performance datasets.