論文の概要: Are We There Yet? A Brief Survey of Music Emotion Prediction Datasets, Models and Outstanding Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08809v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 12:18:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:24:19.665112
• Title: Are We There Yet? A Brief Survey of Music Emotion Prediction Datasets, Models and Outstanding Challenges
• Title（参考訳）: まだいるのか? 音楽感情予測データセット, モデル, 課題に関する簡単な調査
• Authors: Jaeyong Kang, Dorien Herremans,
• Abstract要約: 利用可能な音楽感情データセットの概要を概観し,評価基準とフィールドでの競争について論じる。 我々は、データセットの品質、アノテーションの一貫性、モデル一般化に関連する問題など、音楽の感情を正確に捉え続ける課題を強調した。 発見を補完するGitHubリポジトリも用意しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.62904012066486
• License:
• Abstract: Deep learning models for music have advanced drastically in recent years, but how good are machine learning models at capturing emotion, and what challenges are researchers facing? In this paper, we provide a comprehensive overview of the available music-emotion datasets and discuss evaluation standards as well as competitions in the field. We also offer a brief overview of various types of music emotion prediction models that have been built over the years, providing insights into the diverse approaches within the field. Through this examination, we highlight the challenges that persist in accurately capturing emotion in music, including issues related to dataset quality, annotation consistency, and model generalization. Additionally, we explore the impact of different modalities, such as audio, MIDI, and physiological signals, on the effectiveness of emotion prediction models. Recognizing the dynamic nature of this field, we have complemented our findings with an accompanying GitHub repository. This repository contains a comprehensive list of music emotion datasets and recent predictive models.
• Abstract（参考訳）: 近年、音楽のディープラーニングモデルは大幅に進歩しているが、機械学習モデルは感情を捉えるのにどれくらい優れているのか、研究者はどのような課題に直面しているのか? 本稿では、利用可能な音楽感情データセットの概要を概観し、現場でのコンペと同様に評価基準について議論する。 我々はまた、長年にわたって構築されてきた様々な種類の音楽感情予測モデルの概要を概説し、この分野における様々なアプローチについての洞察を提供する。 そこで本研究では,データセットの品質,アノテーションの整合性,モデル一般化といった問題を含む,音楽の感情を正確に捉え続ける上での課題を強調した。 さらに、音声、MIDI、生理的信号などの異なるモードが感情予測モデルの有効性に与える影響について検討する。 このフィールドのダイナミックな性質を認識して、私たちの発見を補完するGitHubリポジトリを用意しました。 このリポジトリには、音楽感情データセットと最近の予測モデルの全リストが含まれている。

関連論文リスト

• A Survey of Foundation Models for Music Understanding [60.83532699497597]
  この研究は、AI技術と音楽理解の交差に関する初期のレビューの1つである。 音楽理解能力に関して,近年の大規模音楽基盤モデルについて検討,分析,検証を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T03:34:14Z)
• Foundation Models for Music: A Survey [77.77088584651268]
  ファンデーションモデル(FM)は音楽を含む様々な分野に大きな影響を与えている。 本総説では,音楽の事前学習モデルと基礎モデルについて概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T15:13:14Z)
• Emotion Manipulation Through Music -- A Deep Learning Interactive Visual Approach [0.0]
  我々は,AIツールを用いて歌の感情的内容を操作する新しい方法を提案する。 私たちのゴールは、元のメロディをできるだけそのままにして、望ましい感情を達成することです。 この研究は、オンデマンドのカスタム音楽生成、既存の作品の自動リミックス、感情の進行に合わせて調整された音楽プレイリストに寄与する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T20:12:29Z)
• MeLFusion: Synthesizing Music from Image and Language Cues using Diffusion Models [57.47799823804519]
  私たちは、ミュージシャンが映画の脚本だけでなく、視覚化を通して音楽を作る方法にインスピレーションを受けています。 本稿では,テキスト記述と対応する画像からの手がかりを効果的に利用して音楽を合成するモデルであるMeLFusionを提案する。 音楽合成パイプラインに視覚情報を加えることで、生成した音楽の質が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T06:38:59Z)
• MuPT: A Generative Symbolic Music Pretrained Transformer [56.09299510129221]
  音楽の事前学習におけるLarge Language Models (LLM) の適用について検討する。 生成過程の異なるトラックからの不整合対策に関連する課題に対処するために,SMT-ABC Notation(Synchronized Multi-Track ABC Notation)を提案する。 私たちのコントリビューションには、最大8192個のトークンを処理可能な一連のモデルが含まれており、トレーニングセットの象徴的な音楽データの90%をカバーしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:35:52Z)
• Exploring the Emotional Landscape of Music: An Analysis of Valence Trends and Genre Variations in Spotify Music Data [0.0]
  本稿ではSpotifyの音楽データを用いた音楽感情と傾向の複雑な分析を行う。 回帰モデル、時間分析、気分遷移、ジャンル調査を応用し、音楽と感情の関係のパターンを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-29T15:57:31Z)
• Emotion4MIDI: a Lyrics-based Emotion-Labeled Symbolic Music Dataset [1.3607388598209322]
  12kのMIDI曲からなる大規模感情ラベル付きシンボリック・ミュージック・データセットを提案する。 最初に、GoEmotionsデータセット上で感情分類モデルを訓練し、ベースラインの半分の大きさのモデルで最先端の結果を得た。 我々のデータセットは、様々なきめ細かい感情をカバーし、音楽と感情の関連性を探るための貴重なリソースを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T11:24:47Z)
• MERT: Acoustic Music Understanding Model with Large-Scale Self-supervised Training [74.32603591331718]
  本稿では,MLMスタイルの音響事前学習において,教師モデルと擬似ラベルを組み込んだ大規模自己教師型学習(MERT)を用いた音響音楽理解モデルを提案する。 実験結果から,本モデルでは14曲の楽曲理解タスクを一般化し,性能を向上し,SOTA(State-of-the-art)全体のスコアを達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T18:27:43Z)
• Song Emotion Recognition: a Performance Comparison Between Audio Features and Artificial Neural Networks [0.0]
  この問題に対処するために使用される最も一般的な特徴とモデルについて検討し、カペラの歌で感情を認識するのに適したものを明らかにする。 本稿では,この課題に対処するために,近年の出版物で用いられている最も一般的な特徴とモデルについて検討し,カペラ歌の感情認識に最も適しているものについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-24T16:13:25Z)
• Emotional Video to Audio Transformation Using Deep Recurrent Neural Networks and a Neuro-Fuzzy System [8.900866276512364]
  現在のアプローチは、音楽生成ステップにおけるビデオの感情的特徴を見落としている。 本稿では,適応型ニューロファジィ推論システムを用いて映像の感情を予測するハイブリッドディープニューラルネットワークを提案する。 我々のモデルは、両方のデータセットのビューアーから類似した感情を引き出すシーンにマッチする音声を効果的に生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-05T07:18:28Z)
• Multi-Modal Music Information Retrieval: Augmenting Audio-Analysis with Visual Computing for Improved Music Video Analysis [91.3755431537592]
  この論文は、音声分析とコンピュータビジョンを組み合わせて、マルチモーダルの観点から音楽情報検索(MIR)タスクにアプローチする。 本研究の主な仮説は、ジャンルやテーマなど特定の表現的カテゴリーを視覚的内容のみに基づいて認識できるという観察に基づいている。 実験は、3つのMIRタスクに対して行われ、アーティスト識別、音楽ジェネア分類、クロスジェネア分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-01T17:57:14Z)

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。