論文の概要: Mood Classification of Bangla Songs Based on Lyrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10314v1
- Date: Wed, 19 Jul 2023 03:31:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-21 16:20:24.463410
- Title: Mood Classification of Bangla Songs Based on Lyrics
- Title（参考訳）: 歌詞に基づくバングラ歌の気分分類
- Authors: Maliha Mahajebin, Mohammad Rifat Ahmmad Rashid, Nafees Mansoor
- Abstract要約: 本稿は、バングラの歌を分析し、歌詞に基づいて彼らの気分を分類することを目的としている。
4000曲中1513曲は悲しい気分で、1362曲はロマンチックな気分で、86曲は幸福で、残り239曲はリラックスしている。
歌詞を埋め込むことで、歌詞をハッピー、サッド、ロマン主義、レラクシードの4つのムードに分類した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3858051019755282
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Music can evoke various emotions, and with the advancement of technology, it
has become more accessible to people. Bangla music, which portrays different
human emotions, lacks sufficient research. The authors of this article aim to
analyze Bangla songs and classify their moods based on the lyrics. To achieve
this, this research has compiled a dataset of 4000 Bangla song lyrics, genres,
and used Natural Language Processing and the Bert Algorithm to analyze the
data. Among the 4000 songs, 1513 songs are represented for the sad mood, 1362
for the romantic mood, 886 for happiness, and the rest 239 are classified as
relaxation. By embedding the lyrics of the songs, the authors have classified
the songs into four moods: Happy, Sad, Romantic, and Relaxed. This research is
crucial as it enables a multi-class classification of songs' moods, making the
music more relatable to people's emotions. The article presents the automated
result of the four moods accurately derived from the song lyrics.
- Abstract（参考訳）: 音楽は様々な感情を呼び起こすことができ、技術の進歩により、人々はよりアクセスしやすくなってきた。
異なる人間の感情を描くバングラ音楽には十分な研究がない。
本稿の著者は、バングラの歌を分析し、歌詞に基づいて気分を分類することを目的としている。
そこで本研究では, 4000曲のバングラの歌詞, ジャンルのデータセットを作成し, 自然言語処理とベルトアルゴリズムを用いてデータを解析した。
4000曲のうち、1513曲が悲しい気分、1362曲がロマンチックな気分、866曲が幸福、残り239曲がリラクゼーションに分類されている。
歌詞を組み込むことで、著者たちは歌を幸福、悲しみ、ロマンチック、リラックスの4つの気分に分類した。
この研究は、楽曲のムードの多クラス分類を可能にするため、音楽が人々の感情によりリラティブルになるために重要である。
この記事は、歌の歌詞から派生した4つの気分の自動結果を示す。
関連論文リスト
- REFFLY: Melody-Constrained Lyrics Editing Model [50.03960548399128]
任意の形態のプレーンテキストドラフトを高品質で本格的な歌詞に編集するための,最初の改訂フレームワークであるREFFLYを紹介する。
提案手法は,生成した歌詞が原文の意味を保ち,旋律と整合し,所望の曲構造に固執することを保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T23:22:34Z) - Lyrically Speaking: Exploring the Link Between Lyrical Emotions, Themes and Depression Risk [2.0784944581469205]
特定の歌詞のテーマや感情は、リスナーの既存の否定状態を強化する可能性がある。
うつ病のリスクのある人は、低い原子価と低い覚醒に関連する歌詞の歌を好む。
本研究は、個人のデジタルフットプリントからうつ病リスクを評価するアプローチの可能性を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-28T07:00:19Z) - Joint sentiment analysis of lyrics and audio in music [1.2349562761400057]
自動分析では、実際の音声データは通常分析されるが、歌詞は気分の知覚において重要な役割を果たす。
我々はまず、歌詞と音声に基づいて感情分析の様々なモデルを評価する。それに対応するアプローチは、すでに満足できる結果を示しているが、弱みも示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T10:42:17Z) - 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) - Unsupervised Melody-to-Lyric Generation [91.29447272400826]
本稿では,メロディ・歌詞データを学習することなく高品質な歌詞を生成する手法を提案する。
我々は、メロディと歌詞のセグメンテーションとリズムアライメントを利用して、与えられたメロディをデコード制約にコンパイルする。
我々のモデルは、強いベースラインよりもオントピー的、歌いやすく、知性があり、一貫性のある高品質な歌詞を生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T17:20:25Z) - Unsupervised Melody-Guided Lyrics Generation [84.22469652275714]
メロディと歌詞の一致したデータを学習することなく、楽しく聴ける歌詞を生成することを提案する。
メロディと歌詞間の重要なアライメントを活用し、与えられたメロディを制約にコンパイルし、生成プロセスを導く。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-12T20:57:20Z) - 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) - Large scale analysis of gender bias and sexism in song lyrics [3.437656066916039]
我々は,手動で注釈付けされたポピュラーソングの小さなサンプルを用いて,以前の研究よりも大規模な性差別的な歌詞を同定した。
性差別的なコンテンツは、特に男性アーティストやBillboardチャートに掲載されている人気曲から、時間とともに増えていくだろう。
これは、このタイプの最初の大規模分析であり、大衆文化のそのような影響力のある部分における言語使用に関する洞察を与えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-03T13:18:42Z) - Genre-conditioned Acoustic Models for Automatic Lyrics Transcription of
Polyphonic Music [73.73045854068384]
本稿では,新ジャンルネットワークを用いたポリフォニック音楽の歌詞の書き起こしを提案する。
提案するネットワークは,事前学習されたモデルパラメータを採用し,階層間のジャンルアダプタを組み込んで,歌詞とジャンルのペアのジャンルの特色を抽出する。
実験の結果,提案するジャンル条件付きネットワークは既存の歌詞の書き起こしシステムよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T09:15:46Z) - Contextual Mood Analysis with Knowledge Graph Representation for Hindi
Song Lyrics in Devanagari Script [7.379078963413671]
提案システムは,Devanagariテキスト形式でヒンディー語歌詞の文脈的気分分析を行う。
その結果, 気分予測の精度は64%であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-16T07:44:20Z)
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。