論文の概要: Synthetic Lyrics Detection Across Languages and Genres
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15231v2
- Date: Tue, 17 Dec 2024 20:50:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:47:18.947693
- Title: Synthetic Lyrics Detection Across Languages and Genres
- Title（参考訳）: 言語と遺伝子間の合成歌詞検出
- Authors: Yanis Labrak, Markus Frohmann, Gabriel Meseguer-Brocal, Elena V. Epure,
- Abstract要約: 音楽コンテンツ、特に歌詞を生成する大きな言語モデル(LLM)が人気を集めている。
これまで様々な領域におけるコンテンツ検出について研究されてきたが、音楽における歌詞のモダリティに焦点を当てた研究は行われていない。
我々は、複数の言語、音楽ジャンル、アーティストのリアルとシンセサイザーの多様なデータセットをキュレートした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.987546582439803
- License:
- Abstract: In recent years, the use of large language models (LLMs) to generate music content, particularly lyrics, has gained in popularity. These advances provide valuable tools for artists and enhance their creative processes, but they also raise concerns about copyright violations, consumer satisfaction, and content spamming. Previous research has explored content detection in various domains. However, no work has focused on the modality of lyrics in music. To address this gap, we curated a diverse dataset of real and synthetic lyrics from multiple languages, music genres, and artists. The generation pipeline was validated using both humans and automated methods. We conducted a comprehensive evaluation of existing synthetic text detection features on this novel data type. Additionally, we explored strategies to adjust the best feature for lyrics using unsupervised adaptation. Adhering to constraints of our application domain, we investigated cross-lingual generalization, data scalability, robustness to language combinations, and the impact of genre novelty in a few-shot detection scenario. Our findings show promising results within language families and similar genres, yet challenges persist with lyrics in languages that exhibit distinct semantic structures.
- Abstract（参考訳）: 近年,大規模な言語モデル(LLM)による音楽コンテンツ,特に歌詞の生成が人気を博している。
これらの進歩は、アーティストにとって貴重なツールを提供し、創造的なプロセスを強化するだけでなく、著作権侵害、消費者満足度、コンテンツスパムに対する懸念も引き起こす。
これまでの研究では、様々な領域におけるコンテンツ検出が研究されている。
しかし、音楽における歌詞のモダリティに焦点を当てた作品はない。
このギャップに対処するため、複数の言語、音楽ジャンル、アーティストのリアルとシンセサイザーの多様なデータセットをキュレートした。
生成パイプラインは人間と自動化された方法の両方を用いて検証された。
本研究では,この新たなデータ型を用いた既存の合成テキスト検出機能について総合的な評価を行った。
さらに、教師なし適応を用いて、歌詞の最適な特徴を調整するための戦略についても検討した。
アプリケーション領域の制約を順守し、言語間一般化、データのスケーラビリティ、言語の組み合わせに対する堅牢性、そして数ショット検出シナリオにおけるジャンルの新規性の影響について検討した。
本研究は,言語家族や類似のジャンルにおいて有望な結果を示すものであるが,異なる意味構造を示す言語では,歌詞が持続する。
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