論文の概要: LyricWhiz: Robust Multilingual Zero-shot Lyrics Transcription by Whispering to ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17103v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 17:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 12:30:54.329009
• Title: LyricWhiz: Robust Multilingual Zero-shot Lyrics Transcription by Whispering to ChatGPT
• Title（参考訳）: LyricWhiz: ChatGPTへのWhisperingによるロバストな多言語ゼロショット歌詞の転写
• Authors: Le Zhuo, Ruibin Yuan, Jiahao Pan, Yinghao Ma, Yizhi LI, Ge Zhang, Si Liu, Roger Dannenberg, Jie Fu, Chenghua Lin, Emmanouil Benetos, Wenhu Chen, Wei Xue, Yike Guo
• Abstract要約: リリックウィズ(LyricWhiz)は、頑健で、多言語で、ゼロショットの自動歌詞書き起こし方式である。 我々は、弱教師付き頑健な音声認識モデルであるWhisperと、今日の最もパフォーマンスの高いチャットベースの大規模言語モデルであるGPT-4を使用している。 実験の結果,LyricWhizは英語の既存手法に比べて単語誤り率を大幅に低下させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.3790033203169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We introduce LyricWhiz, a robust, multilingual, and zero-shot automatic lyrics transcription method achieving state-of-the-art performance on various lyrics transcription datasets, even in challenging genres such as rock and metal. Our novel, training-free approach utilizes Whisper, a weakly supervised robust speech recognition model, and GPT-4, today's most performant chat-based large language model. In the proposed method, Whisper functions as the "ear" by transcribing the audio, while GPT-4 serves as the "brain," acting as an annotator with a strong performance for contextualized output selection and correction. Our experiments show that LyricWhiz significantly reduces Word Error Rate compared to existing methods in English and can effectively transcribe lyrics across multiple languages. Furthermore, we use LyricWhiz to create the first publicly available, large-scale, multilingual lyrics transcription dataset with a CC-BY-NC-SA copyright license, based on MTG-Jamendo, and offer a human-annotated subset for noise level estimation and evaluation. We anticipate that our proposed method and dataset will advance the development of multilingual lyrics transcription, a challenging and emerging task.
• Abstract（参考訳）: LyricWhizは,岩や金属といった難易度の高いジャンルであっても,様々な歌詞の書き起こしデータセットに対して最先端のパフォーマンスを実現する,頑健で多言語的,ゼロショットの自動書き起こし方式である。 本稿では,弱教師付き頑健な音声認識モデルであるWhisperと,今日のチャットベース大規模言語モデルであるGPT-4を利用する。 提案手法では,音声の書き起こしによって「耳」として,gpt-4は「脳」として機能し,文脈的出力選択と修正のための強力な性能を持つ注釈器として機能する。 実験の結果,LyricWhizは英語の既存手法に比べて単語誤り率を大幅に低減し,複数の言語で効率的に歌詞を転写できることがわかった。 さらに,LyricWhiz を用いて,MTG-Jamendo に基づく CC-BY-NC-SA 著作権ライセンスによる,初めて公開された大規模多言語文字起こしデータセットを作成し,騒音レベルの推定と評価を行う。 提案手法とデータセットは,多言語による歌詞の書き起こし,難易度の高いタスクの開発を推し進めることが期待できる。

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