論文の概要: Exploring and Applying Audio-Based Sentiment Analysis in Music

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17379v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 22:34:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-01 02:44:33.683975
• Title: Exploring and Applying Audio-Based Sentiment Analysis in Music
• Title（参考訳）: 音楽における音声に基づく感性分析の探索と適用
• Authors: Etash Jhanji,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentiment analysis is a continuously explored area of text processing that deals with the computational analysis of opinions, sentiments, and subjectivity of text. However, this idea is not limited to text and speech, in fact, it could be applied to other modalities. In reality, humans do not express themselves in text as deeply as they do in music. The ability of a computational model to interpret musical emotions is largely unexplored and could have implications and uses in therapy and musical queuing. In this paper, two individual tasks are addressed. This study seeks to (1) predict the emotion of a musical clip over time and (2) determine the next emotion value after the music in a time series to ensure seamless transitions. Utilizing data from the Emotions in Music Database, which contains clips of songs selected from the Free Music Archive annotated with levels of valence and arousal as reported on Russel's circumplex model of affect by multiple volunteers, models are trained for both tasks. Overall, the performance of these models reflected that they were able to perform the tasks they were designed for effectively and accurately.
• Abstract（参考訳）: 感性分析は、意見、感情、主観性の計算分析を扱うテキスト処理の継続的な研究領域である。 しかし、この考え方はテキストや音声に限ったものではなく、実際には他のモダリティにも適用できる。 実際には、人間は音楽のように、文章で自分自身を表現していない。 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おらず、治療や音楽的なキューイングに意味を持ちうる。 本稿では,2つのタスクに対処する。 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。 フリー・ミュージック・アーカイブから選択された楽曲のクリップを、複数のボランティアによる影響に関するラッセルの概略モデルに報告されているように、ヴァレンスと覚醒のレベルで注釈付けされたクリップを含む音楽データベースの感情からのデータを利用して、モデルが両方のタスクのために訓練される。 全体として、これらのモデルの性能は、彼らが設計したタスクを効果的かつ正確に実行できることを反映している。

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