論文の概要: Innovations in Cover Song Detection: A Lyrics-Based Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04384v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 06:52:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 18:39:07.958613
- Title: Innovations in Cover Song Detection: A Lyrics-Based Approach
- Title（参考訳）: カバーソング検出のイノベーション:歌詞に基づくアプローチ
- Authors: Maximilian Balluff, Peter Mandl, Christian Wolff,
- Abstract要約: 歌の歌詞を利用したカバー歌検出手法を提案する。
曲とその対応するオリジナルをカバーする新しいデータセットを提案する。
他のカバーソングのデータセットとは対照的に、オリジナルソングとカバーソングの注釈付き歌詞を含んでいる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.192676421261413
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cover songs are alternate versions of a song by a different artist. Long being a vital part of the music industry, cover songs significantly influence music culture and are commonly heard in public venues. The rise of online music platforms has further increased their prevalence, often as background music or video soundtracks. While current automatic identification methods serve adequately for original songs, they are less effective with cover songs, primarily because cover versions often significantly deviate from the original compositions. In this paper, we propose a novel method for cover song detection that utilizes the lyrics of a song. We introduce a new dataset for cover songs and their corresponding originals. The dataset contains 5078 cover songs and 2828 original songs. In contrast to other cover song datasets, it contains the annotated lyrics for the original song and the cover song. We evaluate our method on this dataset and compare it with multiple baseline approaches. Our results show that our method outperforms the baseline approaches.
- Abstract（参考訳）: カバーソングは、別のアーティストによる曲の別バージョンである。
長いこと音楽産業の重要な部分であり、カバーソングは音楽文化に大きな影響を与え、公共の場でよく聴かれる。
オンライン音楽プラットフォームの普及は、しばしばバックグラウンド音楽やビデオサウンドトラックとして、その人気をさらに高めた。
現在の自動識別法は原曲に適しているが、カバーバージョンが原曲から著しく逸脱することが多いため、カバー曲では効果が低い。
本稿では,歌の歌詞を利用したカバー歌検出手法を提案する。
曲とその対応するオリジナルをカバーする新しいデータセットを提案する。
収録曲数は5078曲、オリジナル曲は2828曲。
他のカバーソングのデータセットとは対照的に、オリジナルソングとカバーソングの注釈付き歌詞を含んでいる。
本手法を本データセット上で評価し,複数のベースラインアプローチと比較する。
その結果,本手法はベースライン手法よりも優れていることがわかった。
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