Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Embedding of Stories Into Collections of Independent Media

論文の概要: Automatic Embedding of Stories Into Collections of Independent Media

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02216v1
Date: Wed, 3 Nov 2021 13:36:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-04 16:40:52.387885
Title: Automatic Embedding of Stories Into Collections of Independent Media
Title（参考訳）: 独立したメディアのコレクションへのストーリーの自動埋め込み
Authors: Dylan R. Ashley and Vincent Herrmann and Zachary Friggstad and Kory W. Mathewson and J\"urgen Schmidhuber
Abstract要約: 我々は、独立したメディアのコレクションに自動的にストーリーを埋め込むために、機械学習技術をどのように利用できるかを検討する。我々は、曲のテンポを抽出するモデルを用いて、音楽プレイリストを物語の弧に追従させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.188557858279645
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We look at how machine learning techniques that derive properties of items in a collection of independent media can be used to automatically embed stories into such collections. To do so, we use models that extract the tempo of songs to make a music playlist follow a narrative arc. Our work specifies an open-source tool that uses pre-trained neural network models to extract the global tempo of a set of raw audio files and applies these measures to create a narrative-following playlist. This tool is available at https://github.com/dylanashley/playlist-story-builder/releases/tag/v1.0.0
Abstract（参考訳）: 我々は、独立したメディアコレクション内のアイテムの特性を導出する機械学習技術を用いて、ストーリーを自動的にそのようなコレクションに埋め込む方法について検討する。そのために、曲のテンポを抽出するモデルを用いて、音楽プレイリストを物語の弧に追従させる。我々の研究は、トレーニング済みニューラルネットワークモデルを使用して生オーディオファイルのグローバルなテンポを抽出し、これらの尺度を適用して、物語をフォローするプレイリストを作成するオープンソースツールである。このツールはhttps://github.com/dylanashley/playlist-story-builder/releases/tag/v1.0.0で入手できる。

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