Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Theory-Based Explainable Deep Learning Architecture for Music Emotion

論文の概要: A Theory-Based Explainable Deep Learning Architecture for Music Emotion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07113v1
Date: Tue, 13 Aug 2024 16:01:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-15 15:07:25.859241
Title: A Theory-Based Explainable Deep Learning Architecture for Music Emotion
Title（参考訳）: 音楽感情のための理論に基づく説明可能なディープラーニングアーキテクチャ
Authors: Hortense Fong, Vineet Kumar, K. Sudhir,
Abstract要約: 本稿では,音楽に対する感情応答を予測するための理論ベースで説明可能な深層学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。我々は、音響物理から周波数調和構造を利用する新しいCNNフィルタを設計し、音楽的特徴の知覚に影響を及ぼす。本稿では,デジタル広告を応用したモデルの有用性について解説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.463499090813422
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper paper develops a theory-based, explainable deep learning convolutional neural network (CNN) classifier to predict the time-varying emotional response to music. We design novel CNN filters that leverage the frequency harmonics structure from acoustic physics known to impact the perception of musical features. Our theory-based model is more parsimonious, but provides comparable predictive performance to atheoretical deep learning models, while performing better than models using handcrafted features. Our model can be complemented with handcrafted features, but the performance improvement is marginal. Importantly, the harmonics-based structure placed on the CNN filters provides better explainability for how the model predicts emotional response (valence and arousal), because emotion is closely related to consonance--a perceptual feature defined by the alignment of harmonics. Finally, we illustrate the utility of our model with an application involving digital advertising. Motivated by YouTube mid-roll ads, we conduct a lab experiment in which we exogenously insert ads at different times within videos. We find that ads placed in emotionally similar contexts increase ad engagement (lower skip rates, higher brand recall rates). Ad insertion based on emotional similarity metrics predicted by our theory-based, explainable model produces comparable or better engagement relative to atheoretical models.
Abstract（参考訳）: 本稿では、音楽に対する時間変化の感情応答を予測するための理論に基づく、説明可能な深層学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN)分類器を開発する。我々は、音響物理から周波数調和構造を利用する新しいCNNフィルタを設計し、音楽的特徴の知覚に影響を及ぼす。我々の理論に基づくモデルは、より同義的であるが、非理論的な深層学習モデルに匹敵する予測性能を提供する一方で、手作りの特徴を用いたモデルよりも優れた性能を発揮する。我々のモデルは手作りの機能で補うことができるが、性能改善は限界がある。重要なことは、CNNフィルタ上に置かれるハーモニクスに基づく構造は、感情が子音と密接に関連しているため、モデルが感情の反応(価と覚醒)を予測する方法について、より良い説明性を提供する。最後に,デジタル広告を応用したモデルの有用性について述べる。 YouTubeのミッドロール広告に触発されて、実験室で、ビデオ内の異なる時間に広告を異質に挿入する実験を行った。感情的に類似した状況に置かれた広告は、広告エンゲージメントを増大させる(低いスキップ率、ブランドリコール率)。我々の理論に基づく説明可能なモデルによって予測される感情的類似度指標に基づく広告挿入は、無理論モデルに対して同等またはより良いエンゲージメントを生み出す。

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