論文の概要: MARBLE: Music Audio Representation Benchmark for Universal Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10548v2
• Date: Wed, 21 Jun 2023 17:18:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-06-22 10:36:28.658401
• Title: MARBLE: Music Audio Representation Benchmark for Universal Evaluation
• Title（参考訳）: MARBLE:ユニバーサル評価のための音楽オーディオ表現ベンチマーク
• Abstract要約: 我々は,UniversaL Evaluation(MARBLE)のための音楽音響表現ベンチマークを紹介する。 音響、パフォーマンス、スコア、ハイレベルな記述を含む4つの階層レベルを持つ包括的分類を定義することで、様々な音楽情報検索(MIR)タスクのベンチマークを提供することを目的としている。 次に、8つの公開データセット上の14のタスクに基づいて統一されたプロトコルを構築し、ベースラインとして音楽録音で開発されたすべてのオープンソース事前学習モデルの表現を公平かつ標準的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.145096469085914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the era of extensive intersection between art and Artificial Intelligence (AI), such as image generation and fiction co-creation, AI for music remains relatively nascent, particularly in music understanding. This is evident in the limited work on deep music representations, the scarcity of large-scale datasets, and the absence of a universal and community-driven benchmark. To address this issue, we introduce the Music Audio Representation Benchmark for universaL Evaluation, termed MARBLE. It aims to provide a benchmark for various Music Information Retrieval (MIR) tasks by defining a comprehensive taxonomy with four hierarchy levels, including acoustic, performance, score, and high-level description. We then establish a unified protocol based on 14 tasks on 8 public-available datasets, providing a fair and standard assessment of representations of all open-sourced pre-trained models developed on music recordings as baselines. Besides, MARBLE offers an easy-to-use, extendable, and reproducible suite for the community, with a clear statement on copyright issues on datasets. Results suggest recently proposed large-scale pre-trained musical language models perform the best in most tasks, with room for further improvement. The leaderboard and toolkit repository are published at https://marble-bm.shef.ac.uk to promote future music AI research.
• Abstract（参考訳）: 画像生成やフィクションの共創など、芸術と人工知能(AI)の広範な交差の時代において、音楽のためのAIは、特に音楽の理解において比較的初期段階にある。 これは、深い音楽表現に関する限られた作業、大規模データセットの不足、普遍的でコミュニティ主導のベンチマークの欠如によって明らかである。 この問題に対処するため,MARBLEと呼ばれるUniversaL評価のためのMusic Audio Representation Benchmarkを導入する。 音響、パフォーマンス、スコア、ハイレベル記述を含む4つの階層レベルを持つ包括的分類を定義することで、様々な音楽情報検索(MIR)タスクのベンチマークを提供する。 次に,8つの公開データセット上で14のタスクに基づく統一プロトコルを構築し,音楽録音をベースラインとして開発したオープンソース事前学習モデルの表現を公平かつ標準的に評価する。 さらに、MARBLEは、データセットの著作権問題に関する明確な声明とともに、使いやすく、拡張可能で、再現可能なスイートをコミュニティに提供する。 その結果、近年提案されている大規模事前学習型言語モデルは、多くのタスクにおいて最善を尽くし、さらなる改善の余地があることがわかった。 leaderboardと toolkitリポジトリは、将来の音楽ai研究を促進するためにhttps://marble-bm.shef.ac.ukで公開されている。

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