論文の概要: Multi-task Learning with Metadata for Music Mood Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04765v1
• Date: Sun, 10 Oct 2021 11:36:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 20:55:24.260518
• Title: Multi-task Learning with Metadata for Music Mood Classification
• Title（参考訳）: 音楽ムード分類のためのメタデータを用いたマルチタスク学習
• Authors: Rajnish Kumar and Manjeet Dahiya
• Abstract要約: ムード認識は音楽情報学において重要な問題であり、音楽発見とレコメンデーションに重要な応用がある。 マルチタスク学習手法を提案する。この手法では、共有されたモデルが、気分やメタデータの予測タスクに対して同時に訓練される。 我々の手法を既存の最先端の畳み込みニューラルネットワークに適用することにより、その性能を継続的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mood recognition is an important problem in music informatics and has key applications in music discovery and recommendation. These applications have become even more relevant with the rise of music streaming. Our work investigates the research question of whether we can leverage audio metadata such as artist and year, which is readily available, to improve the performance of mood classification models. To this end, we propose a multi-task learning approach in which a shared model is simultaneously trained for mood and metadata prediction tasks with the goal to learn richer representations. Experimentally, we demonstrate that applying our technique on the existing state-of-the-art convolutional neural networks for mood classification improves their performances consistently. We conduct experiments on multiple datasets and report that our approach can lead to improvements in the average precision metric by up to 8.7 points.
• Abstract（参考訳）: ムード認識は音楽情報学において重要な問題であり、音楽発見とレコメンデーションに重要な応用がある。 これらのアプリケーションは、音楽ストリーミングの興隆にさらに関係している。 本研究は、アーティストや年などのオーディオメタデータを利用して、気分分類モデルの性能を向上させることができるかどうかを調査するものである。 そこで本研究では,共有モデルを用いて気分予測とメタデータ予測タスクを同時に訓練し,よりリッチな表現を学習することを目的としたマルチタスク学習手法を提案する。 提案手法を既存の畳み込み畳み込みニューラルネットワークに適用することで,その性能が一貫して向上することを示す。 我々は複数のデータセットの実験を行い、我々の手法が平均精度の指標を最大8.7ポイント向上させる可能性があることを報告した。

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