Fugu-MT 論文翻訳(概要): A General Framework for Learning Prosodic-Enhanced Representation of Rap Lyrics

論文の概要: A General Framework for Learning Prosodic-Enhanced Representation of Rap Lyrics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12615v1
Date: Tue, 23 Mar 2021 15:13:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-24 20:14:00.384546
Title: A General Framework for Learning Prosodic-Enhanced Representation of Rap Lyrics
Title（参考訳）: ラップ歌詞の韻律強調表現学習のための一般的なフレームワーク
Authors: Hongru Liang, Haozheng Wang, Qian Li, Jun Wang, Guandong Xu, Jiawei Chen, Jin-Mao Wei, Zhenglu Yang
Abstract要約: ラップ歌詞の学習と分析は、多くのWebアプリケーションにとって重要な基礎です。階層型注目変動オートエンコーダフレームワーク(HAVAE)を提案する。様々な特徴を適切に統合し,韻律強調表現を生成する特徴集約戦略を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.944835086749375
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Learning and analyzing rap lyrics is a significant basis for many web applications, such as music recommendation, automatic music categorization, and music information retrieval, due to the abundant source of digital music in the World Wide Web. Although numerous studies have explored the topic, knowledge in this field is far from satisfactory, because critical issues, such as prosodic information and its effective representation, as well as appropriate integration of various features, are usually ignored. In this paper, we propose a hierarchical attention variational autoencoder framework (HAVAE), which simultaneously consider semantic and prosodic features for rap lyrics representation learning. Specifically, the representation of the prosodic features is encoded by phonetic transcriptions with a novel and effective strategy~(i.e., rhyme2vec). Moreover, a feature aggregation strategy is proposed to appropriately integrate various features and generate prosodic-enhanced representation. A comprehensive empirical evaluation demonstrates that the proposed framework outperforms the state-of-the-art approaches under various metrics in different rap lyrics learning tasks.
Abstract（参考訳）: ラップ歌詞の学習と分析は、World Wide Webにおけるデジタル音楽の豊富な供給源のため、音楽推薦、自動分類、音楽情報検索など、多くのウェブアプリケーションにとって重要な基盤となっている。多くの研究がこの話題を探求しているが、韻律情報やその効果的な表現といった重要な問題や様々な特徴の適切な統合は無視されるため、この分野の知識は十分ではない。本稿では,rap歌詞表現学習における意味的特徴と韻律的特徴を同時に考慮した階層的注意変動オートエンコーダフレームワーク(havae)を提案する。具体的には、韻律的特徴の表現は、新しい効果的な戦略(すなわちrhyme2vec)を持つ音韻的転写によって符号化される。さらに,様々な特徴を適切に統合し,韻律強調表現を生成する特徴集約戦略を提案する。包括的実証的評価により,提案フレームワークはラップ歌詞学習タスクにおいて,様々な指標で最先端のアプローチを上回っていることが示された。

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