論文の概要: MERT: Acoustic Music Understanding Model with Large-Scale Self-supervised Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00107v4
• Date: Mon, 22 Apr 2024 21:52:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 20:14:41.038078
• Title: MERT: Acoustic Music Understanding Model with Large-Scale Self-supervised Training
• Title（参考訳）: MERT:大規模自己指導型音響音楽理解モデル
• Authors: Yizhi Li, Ruibin Yuan, Ge Zhang, Yinghao Ma, Xingran Chen, Hanzhi Yin, Chenghao Xiao, Chenghua Lin, Anton Ragni, Emmanouil Benetos, Norbert Gyenge, Roger Dannenberg, Ruibo Liu, Wenhu Chen, Gus Xia, Yemin Shi, Wenhao Huang, Zili Wang, Yike Guo, Jie Fu,
• Abstract要約: 本稿では,MLMスタイルの音響事前学習において,教師モデルと擬似ラベルを組み込んだ大規模自己教師型学習(MERT)を用いた音響音楽理解モデルを提案する。 実験結果から,本モデルでは14曲の楽曲理解タスクを一般化し,性能を向上し,SOTA(State-of-the-art)全体のスコアを達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.32603591331718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has recently emerged as a promising paradigm for training generalisable models on large-scale data in the fields of vision, text, and speech. Although SSL has been proven effective in speech and audio, its application to music audio has yet to be thoroughly explored. This is partially due to the distinctive challenges associated with modelling musical knowledge, particularly tonal and pitched characteristics of music. To address this research gap, we propose an acoustic Music undERstanding model with large-scale self-supervised Training (MERT), which incorporates teacher models to provide pseudo labels in the masked language modelling (MLM) style acoustic pre-training. In our exploration, we identified an effective combination of teacher models, which outperforms conventional speech and audio approaches in terms of performance. This combination includes an acoustic teacher based on Residual Vector Quantisation - Variational AutoEncoder (RVQ-VAE) and a musical teacher based on the Constant-Q Transform (CQT). Furthermore, we explore a wide range of settings to overcome the instability in acoustic language model pre-training, which allows our designed paradigm to scale from 95M to 330M parameters. Experimental results indicate that our model can generalise and perform well on 14 music understanding tasks and attain state-of-the-art (SOTA) overall scores.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、視覚、テキスト、音声の分野における大規模データに対する一般的なモデルをトレーニングするための有望なパラダイムとして最近登場した。 SSLは音声と音声で有効であることが証明されているが、音楽オーディオへの応用はまだ十分に検討されていない。 これは、音楽の知識、特に音色や音色の特徴をモデル化することに関連する、独特な課題が原因である。 本研究では,MLMスタイルの音響事前学習において,教師モデルを用いて擬似ラベルを提供する,大規模自己指導訓練(MERT)を用いたアコースティック・ミュージック・アンダーレスド・モデルを提案する。 本研究では,教師モデルと教師モデルの効果的な組み合わせを見いだし,従来の音声モデルと音声モデルとを性能的に比較した。 この組み合わせには、Residual Vector Quantisation - Variational AutoEncoder (RVQ-VAE)に基づく音響教師と、Constant-Q Transform (CQT)に基づく音楽教師が含まれる。 さらに,アコースティック言語モデルの事前学習における不安定性を克服し,設計パラダイムを95万から330万のパラメータに拡張可能にするため,幅広い設定について検討する。 実験結果から,本モデルでは14曲の楽曲理解タスクを一般化し,性能を向上し,SOTA(State-of-the-art)全体のスコアを達成できることが示唆された。

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