論文の概要: A Computational Analysis of Lyric Similarity Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02342v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 22:31:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 19:09:09.814894
• Title: A Computational Analysis of Lyric Similarity Perception
• Title（参考訳）: 歌詞類似性知覚の計算解析
• Authors: Haven Kim, Taketo Akama,
• Abstract要約: 人間の知覚との類似性をモデル化するための計算手法の比較分析を行う。 以上の結果から,事前学習したBERTモデルからの埋め込み,歌詞が導出される音声,知覚的歌詞の類似性を示す音声成分の類似性に基づく計算モデルが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In musical compositions that include vocals, lyrics significantly contribute to artistic expression. Consequently, previous studies have introduced the concept of a recommendation system that suggests lyrics similar to a user's favorites or personalized preferences, aiding in the discovery of lyrics among millions of tracks. However, many of these systems do not fully consider human perceptions of lyric similarity, primarily due to limited research in this area. To bridge this gap, we conducted a comparative analysis of computational methods for modeling lyric similarity with human perception. Results indicated that computational models based on similarities between embeddings from pre-trained BERT-based models, the audio from which the lyrics are derived, and phonetic components are indicative of perceptual lyric similarity. This finding underscores the importance of semantic, stylistic, and phonetic similarities in human perception about lyric similarity. We anticipate that our findings will enhance the development of similarity-based lyric recommendation systems by offering pseudo-labels for neural network development and introducing objective evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: ボーカルを含む音楽作品では、歌詞は芸術的な表現に大きく貢献する。 その結果、これまでの研究では、ユーザの好みやパーソナライズされた好みに似た歌詞を推奨するレコメンデーションシステムの概念を導入し、数百万曲の歌詞の発見を支援した。 しかしながら、これらのシステムの多くは、主にこの分野の限られた研究のために、歌詞の類似性に対する人間の認識を完全には考慮していない。 このギャップを埋めるために、人間の知覚と歌詞の類似性をモデル化するための計算手法の比較分析を行った。 以上の結果から,事前学習したBERTモデルからの埋め込み,歌詞が導出される音声,知覚的歌詞の類似性を示す音声成分の類似性に基づく計算モデルが示唆された。 この発見は、歌詞の類似性に関する人間の知覚において、意味的、スタイリスティック、および音声的類似性の重要性を浮き彫りにしている。 我々は,ニューラルネットワーク開発のための擬似ラベルを提供し,客観的評価指標を導入することで,類似性に基づく歌詞推薦システムの開発を促進することを期待する。

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