論文の概要: Language-Guided Music Recommendation for Video via Prompt Analogies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09327v1
- Date: Thu, 15 Jun 2023 17:58:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 13:17:30.166382
- Title: Language-Guided Music Recommendation for Video via Prompt Analogies
- Title（参考訳）: Prompt Analogiesによるビデオ用言語ガイド音楽レコメンデーション
- Authors: Daniel McKee, Justin Salamon, Josef Sivic, Bryan Russell
- Abstract要約: 本稿では,ユーザが自由形式の自然言語で楽曲選択をガイドできるようにし,入力ビデオに楽曲を推薦する方法を提案する。
既存の音楽ビデオデータセットは、必要な(ビデオ、音楽)トレーニングペアを提供するが、音楽のテキスト記述は欠落している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.48998901411509
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a method to recommend music for an input video while allowing a
user to guide music selection with free-form natural language. A key challenge
of this problem setting is that existing music video datasets provide the
needed (video, music) training pairs, but lack text descriptions of the music.
This work addresses this challenge with the following three contributions.
First, we propose a text-synthesis approach that relies on an analogy-based
prompting procedure to generate natural language music descriptions from a
large-scale language model (BLOOM-176B) given pre-trained music tagger outputs
and a small number of human text descriptions. Second, we use these synthesized
music descriptions to train a new trimodal model, which fuses text and video
input representations to query music samples. For training, we introduce a text
dropout regularization mechanism which we show is critical to model
performance. Our model design allows for the retrieved music audio to agree
with the two input modalities by matching visual style depicted in the video
and musical genre, mood, or instrumentation described in the natural language
query. Third, to evaluate our approach, we collect a testing dataset for our
problem by annotating a subset of 4k clips from the YT8M-MusicVideo dataset
with natural language music descriptions which we make publicly available. We
show that our approach can match or exceed the performance of prior methods on
video-to-music retrieval while significantly improving retrieval accuracy when
using text guidance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザが自由形式の自然言語で楽曲選択をガイドできるようにし,入力ビデオに楽曲を推薦する方法を提案する。
この問題設定の重要な課題は、既存の音楽ビデオデータセットが、必要な(ビデオ、音楽)トレーニングペアを提供するが、音楽のテキスト記述がないことである。
この仕事は、以下の3つのコントリビューションで、この問題に対処する。
まず,事前学習した音楽タグと少数の人間のテキスト記述を与えられた大規模言語モデル(BLOOM-176B)から,類似に基づく音声合成手法を用いて自然言語記述を生成する手法を提案する。
第2に、これらの合成音楽記述を用いて、テキストとビデオの入力表現を融合させて音楽サンプルを問合せする新しいトリモーダルモデルを訓練する。
学習のために,モデル性能にとって重要であることを示すテキストドロップアウト正規化機構を導入する。
モデル設計により,自然言語クエリで表現された音楽ジャンル,ムード,インスツルメンテーションの視覚スタイルを一致させることにより,検索した音楽オーディオを2つの入力モダリティに適合させることができる。
第3に,本手法を評価するために,yt8m-musicvideoデータセットに自然言語音楽記述を付加した4kクリップのサブセットをアノテートすることにより,この問題に対するテストデータセットを収集した。
提案手法は,テキスト指導における検索精度を大幅に向上させつつ,ビデオから音楽への検索における先行手法の性能に適合または超えることを示す。
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