論文の概要: Disentangled Multidimensional Metric Learning for Music Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03720v2
• Date: Wed, 12 Aug 2020 21:54:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 04:58:24.043668
• Title: Disentangled Multidimensional Metric Learning for Music Similarity
• Title（参考訳）: 音楽類似性のための多次元距離学習
• Authors: Jongpil Lee, Nicholas J. Bryan, Justin Salamon, Zeyu Jin, Juhan Nam
• Abstract要約: 音楽類似性検索は、同じ「フィール」で1つの録音を別の録音に置き換えるのに有用である 音楽の類似性は定義が難しく、類似性の複数の同時概念に依存している。 我々は多次元類似性の概念を導入し、グローバルおよび特殊類似性メトリクスを単一のメートル法に統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.74680586571013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Music similarity search is useful for a variety of creative tasks such as replacing one music recording with another recording with a similar "feel", a common task in video editing. For this task, it is typically necessary to define a similarity metric to compare one recording to another. Music similarity, however, is hard to define and depends on multiple simultaneous notions of similarity (i.e. genre, mood, instrument, tempo). While prior work ignore this issue, we embrace this idea and introduce the concept of multidimensional similarity and unify both global and specialized similarity metrics into a single, semantically disentangled multidimensional similarity metric. To do so, we adapt a variant of deep metric learning called conditional similarity networks to the audio domain and extend it using track-based information to control the specificity of our model. We evaluate our method and show that our single, multidimensional model outperforms both specialized similarity spaces and alternative baselines. We also run a user-study and show that our approach is favored by human annotators as well.
• Abstract（参考訳）: 音楽の類似性検索は、ある音楽録音を別の録音に置き換えるといった、ビデオ編集における一般的なタスクである類似の「feel」に置き換えるといった、様々な創造的なタスクに有用である。 このタスクでは、通常、ある記録と別の記録を比較するために類似度メトリックを定義する必要がある。 しかし、音楽の類似性は定義が困難であり、類似性の複数の同時概念(ジャンル、ムード、楽器、テンポ)に依存している。 先行研究はこの問題を無視する一方で、この概念を受け入れ、多次元類似性の概念を導入し、大域的および特殊的類似性メトリクスを単一の意味的に不整合した多次元類似性メトリクスに統一する。 そのために,条件付き類似性ネットワークと呼ばれる深層メトリック学習の変種を音声領域に適用し,トラックベース情報を用いてモデルの特異性を制御する。 提案手法を評価し, 単一多次元モデルが特殊類似性空間と代替ベースラインよりも優れていることを示す。 ユーザスタディも実行し、アプローチが人間のアノテーションにも好まれていることを示す。

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