論文の概要: In-depth analysis of music structure as a text network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13631v2
• Date: Tue, 2 Jan 2024 09:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 20:12:36.475742
• Title: In-depth analysis of music structure as a text network
• Title（参考訳）: テキストネットワークとしての音楽構造の奥行き解析
• Authors: Ping-Rui Tsai, Yen-Ting Chou, Nathan-Christopher Wang, Hui-Ling Chen, Hong-Yue Huang, Zih-Jia Luo, and Tzay-Ming Hong
• Abstract要約: 音楽の基本的要素に着目し,自然言語としての音楽の観点から進化的ネットワークを構築する。 我々は,様々な時代の音楽の構造的差異を理解することを目指しており,より科学的に音楽を探究することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.735597173716555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Music, enchanting and poetic, permeates every corner of human civilization. Although music is not unfamiliar to people, our understanding of its essence remains limited, and there is still no universally accepted scientific description. This is primarily due to music being regarded as a product of both reason and emotion, making it difficult to define. In this article, we focus on the fundamental elements of music and construct an evolutionary network from the perspective of music as a natural language, aligning with the statistical characteristics of texts. Through this approach, we aim to comprehend the structural differences in music across different periods, enabling a more scientific exploration of music. Relying on the advantages of structuralism, we can concentrate on the relationships and order between the physical elements of music, rather than getting entangled in the blurred boundaries of science and philosophy. The scientific framework we present not only conforms to past conclusions in music, but also serves as a bridge that connects music to natural language processing and knowledge graphs.
• Abstract（参考訳）: 音楽、魅惑的、詩的、人類文明のあらゆる隅々に浸透する。 音楽は人々にとって馴染みのないものではないが、その本質に対する我々の理解は限定的であり、広く受け入れられている科学的記述はいまだに存在しない。 これは音楽が理性と感情の両方の産物であると考えられており、定義が難しいためである。 本稿では,音楽の基本要素に着目し,自然言語としての音楽の観点から,テキストの統計的特徴と整合した進化的ネットワークを構築する。 このアプローチを通じて,音楽の構造的差異を異なる期間にわたって理解し,音楽をより科学的に探究することを目指している。 構造主義の利点に頼ることで、科学と哲学のぼやけた境界に絡み合うのではなく、音楽の物理的要素間の関係と秩序に集中することができる。 私たちが提示する科学的枠組みは、音楽の過去の結論に適合するだけでなく、音楽と自然言語処理と知識グラフを繋ぐ橋としても機能する。

関連論文リスト

• A Survey of Foundation Models for Music Understanding [60.83532699497597]
  この研究は、AI技術と音楽理解の交差に関する初期のレビューの1つである。 音楽理解能力に関して,近年の大規模音楽基盤モデルについて検討,分析,検証を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T03:34:14Z)
• MeLFusion: Synthesizing Music from Image and Language Cues using Diffusion Models [57.47799823804519]
  私たちは、ミュージシャンが映画の脚本だけでなく、視覚化を通して音楽を作る方法にインスピレーションを受けています。 本稿では,テキスト記述と対応する画像からの手がかりを効果的に利用して音楽を合成するモデルであるMeLFusionを提案する。 音楽合成パイプラインに視覚情報を加えることで、生成した音楽の質が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T06:38:59Z)
• ChatMusician: Understanding and Generating Music Intrinsically with LLM [81.48629006702409]
  ChatMusicianは、固有の音楽能力を統合するオープンソースのLarge Language Models(LLM)である。 外部のマルチモーダル・ニューラル構造やトークンーザを使わずに、純粋なテキスト・トークンーザで音楽を理解して生成することができる。 我々のモデルは、テキスト、コード、メロディ、モチーフ、音楽形式など、よく構造化されたフル長の音楽を構成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T17:19:41Z)
• Exploring and Applying Audio-Based Sentiment Analysis in Music [0.0]
  音楽的感情を解釈する計算モデルの能力は、ほとんど解明されていない。 本研究は,(1)音楽クリップの感情を時間とともに予測し,(2)時系列の次の感情値を決定し,シームレスな遷移を保証することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T22:34:06Z)
• Are Words Enough? On the semantic conditioning of affective music generation [1.534667887016089]
  このスコーピングレビューは、感情によって条件付けられた音楽生成の可能性を分析し、議論することを目的としている。 本稿では,ルールベースモデルと機械学習モデルという,自動音楽生成において採用される2つの主要なパラダイムについて概観する。 音楽を通して感情を表現する言葉の限界とあいまいさを克服することは、創造産業に影響を及ぼす可能性があると結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T00:19:09Z)
• A Dataset for Greek Traditional and Folk Music: Lyra [69.07390994897443]
  本稿では,80時間程度で要約された1570曲を含むギリシャの伝統音楽と民俗音楽のデータセットについて述べる。 このデータセットにはYouTubeのタイムスタンプ付きリンクが組み込まれており、オーディオやビデオの検索や、インスツルメンテーション、地理、ジャンルに関する豊富なメタデータ情報が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T14:15:43Z)
• Affective Idiosyncratic Responses to Music [63.969810774018775]
  本研究では,中国社会音楽プラットフォーム上での403万以上のリスナーコメントから,音楽に対する感情応答を測定する手法を開発した。 我々は,聴取者の感情反応を促進する音楽的,歌詞的,文脈的,人口動態的,精神的健康的効果をテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T19:57:46Z)
• MusicBERT: Symbolic Music Understanding with Large-Scale Pre-Training [97.91071692716406]
  シンボリック・ミュージックの理解(シンボリック・ミュージックの理解)とは、シンボリック・データから音楽を理解することを指す。 MusicBERTは、音楽理解のための大規模な事前訓練モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T10:13:05Z)
• Music Harmony Generation, through Deep Learning and Using a Multi-Objective Evolutionary Algorithm [0.0]
  本稿では,ポリフォニック音楽生成のための遺伝的多目的進化最適化アルゴリズムを提案する。 ゴールの1つは音楽の規則と規則であり、他の2つのゴール、例えば音楽の専門家や普通のリスナーのスコアとともに、最も最適な反応を得るために進化のサイクルに適合する。 その結果,提案手法は,聞き手を引き寄せながら文法に従う調和音とともに,所望のスタイルや長さの難易度と快適さを生み出すことができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T05:05:54Z)
• Structural characterization of musical harmonies [4.416484585765029]
  本研究では,エビデンスを収集する数値法を用いて変調を検出し,検出した調音性に基づいて,各調音成分の構造解析に非あいまいな文法を用いるハイブリッド手法を提案する。 XVIIとXVIII世紀の音楽による実験では、ほぼ97%のケースにおいて、少なくとも2つの和音の誤りで変調の正確な点を検出することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T23:15:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。