Post by Amichai Lavi-Rudel

מה זה MIREX ואיך בכלל מעריכים דיוק של אקורדים? פוסט רביעי בפרויקט חילוץ האקורדים האוטומטי שלי (הלינקים לפרקים הקודמים מחכים לכם בתגובות) _________________________ ארגון MIREX הוא המסגרת הרשמית והחשובה ביותר בעולם להערכת אלגוריתמים בתחום המוזיקה. מאז 2005, הארגון מנהל תחרות שנתית שבה חוקרים מגישים את המודלים שלהם לבדיקה עיוורת על דאטה-סטים חסויים. במטלת זיהוי האקורדים, ההערכה מבוססת על מדד שנקרא Overlap Ratio (אחוז הזמן הכולל מתוך אורך השיר שבו האלגוריתם חזה במדויק את האקורד), והיא מחולקת לרמות קושי מוזיקליות: MirexRoot: בוחן רק אם זיהינו נכון את תו השורש של האקורד (למשל, האם זה דו?). MirexMajMin: המדד הקלאסי שמצפה לזהות גם את המבנה הבסיסי (מז'ור או מינור). אז איפה אני עומד במדד הזה? זיהוי תו שורש (MirexRoot): 69% אקורדים בסיסיים (MirexMajMin): 62% -- בתמונות התאמה בין האוקרדים האמיתים של שיר בזמן (עליון) לניבוי שלי (תחתון) אני מזכיר שהאלגוריתם שלי עדיין מבוסס על סטטיסטיקה ועיבוד אותות קלאסי – בלי קופסאות שחורות. בעיניי, יש בזה נחמה. מה גם שעיקר הטעויות שלי הן כשיש חילופי אקורדים מאוד מהירים או שהפריטה של האקורד מאוד איטית. אני על זה. ומה המצב ב-State of the Art? התוצאות הרשמיות האחרונות על הדאטה-סט שאני עובד איתו (Billboard 2013) לשנת 2025 התפרסמו לא מזמן. המודל שניצח שם משלב ארכיטקטורת קונבולוציה (CNN) עם טרנספורמר (Conformer), אומן על למעלה מ-1,100 שירים, והגיע לביצועי השיא הבאים: זיהוי תו שורש (MirexRoot): 81.35% אקורדים בסיסיים (MirexMajMin): 79.15% שמתם לב? אפילו רשתות עמוקות ומורכבות מאוד מתקשות לחצות את רף ה-80% דיוק בדאטה-סט הזה, בעיקר בגלל רעשי מיקס, כלי הקשה וחוסר הסכמה מובנה בין מוזיקאים (Label Noise). ובנימה אישית: אני פתוח להצעות עבודה. אם אתם מחפשים (או שמעתם על) צוות דאטה שמחפש איזה אחד – אשמח מאוד לשמוע מכם בפרטי! #DataScience #MachineLearning #SignalProcessing #AudioProcessing #ExplainableAI #XAI #JobSearch #MIREX #Billboard2013