論文の概要: Modeling the Music Genre Perception across Language-Bound Cultures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06325v2
• Date: Mon, 16 Nov 2020 11:43:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 22:44:24.039766
• Title: Modeling the Music Genre Perception across Language-Bound Cultures
• Title（参考訳）: 言語文化における音楽のジャンル認識のモデル化
• Authors: Elena V. Epure and Guillaume Salha and Manuel Moussallam and Romain Hennequin
• Abstract要約: 本研究では,言語横断・文化特化音楽ジャンルアノテーションの実現可能性について検討する。 教師なしの言語間音楽ジャンルのアノテーションは高い精度で実現可能であることを示す。 我々は,多言語事前学習型埋め込みモデルのベンチマークを行うために,新しいドメイン依存型言語間コーパスを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.223656553455003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The music genre perception expressed through human annotations of artists or albums varies significantly across language-bound cultures. These variations cannot be modeled as mere translations since we also need to account for cultural differences in the music genre perception. In this work, we study the feasibility of obtaining relevant cross-lingual, culture-specific music genre annotations based only on language-specific semantic representations, namely distributed concept embeddings and ontologies. Our study, focused on six languages, shows that unsupervised cross-lingual music genre annotation is feasible with high accuracy, especially when combining both types of representations. This approach of studying music genres is the most extensive to date and has many implications in musicology and music information retrieval. Besides, we introduce a new, domain-dependent cross-lingual corpus to benchmark state of the art multilingual pre-trained embedding models.
• Abstract（参考訳）: アーティストやアルバムの人間の注釈を通して表現される音楽ジャンルの知覚は、言語に縛られた文化によって大きく異なる。 これらのバリエーションは、音楽ジャンル知覚の文化的差異も考慮する必要があるため、単なる翻訳としてモデル化することはできない。 本研究では,言語固有の意味表現,すなわち分散概念埋め込みとオントロジーのみに基づく,関連する言語間・文化特化音楽ジャンルアノテーションの実現可能性について検討する。 本研究は、6言語に焦点をあてて、教師なし言語間音楽ジャンルのアノテーションが、特に両種類の表現の組み合わせにおいて、高い精度で実現可能であることを示す。 音楽ジャンルを研究するこのアプローチは、これまでで最も広く、音楽学や音楽情報検索に多くの意味を持つ。 また,多言語多言語組込みモデルのベンチマークを行うために,新たなドメイン依存のクロスリンガルコーパスを導入する。

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