論文の概要: Towards Leveraging Contrastively Pretrained Neural Audio Embeddings for Recommender Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09026v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 17:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 15:40:23.525694
• Title: Towards Leveraging Contrastively Pretrained Neural Audio Embeddings for Recommender Tasks
• Title（参考訳）: 相対的に事前訓練されたニューラルオーディオ埋め込みのレバレッジに向けて
• Authors: Florian Grötschla, Luca Strässle, Luca A. Lanzendörfer, Roger Wattenhofer,
• Abstract要約: 音楽レコメンデータシステムは、しばしばネットワークベースのモデルを使用して、楽曲、アーティスト、ユーザー間の関係をキャプチャする。 新しい音楽作品やアーティストは、初期情報が不十分なため、コールドスタートの問題に直面することが多い。 これを解決するために、音楽から直接コンテンツベースの情報を抽出し、協調フィルタリングに基づく手法を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.95453617434051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Music recommender systems frequently utilize network-based models to capture relationships between music pieces, artists, and users. Although these relationships provide valuable insights for predictions, new music pieces or artists often face the cold-start problem due to insufficient initial information. To address this, one can extract content-based information directly from the music to enhance collaborative-filtering-based methods. While previous approaches have relied on hand-crafted audio features for this purpose, we explore the use of contrastively pretrained neural audio embedding models, which offer a richer and more nuanced representation of music. Our experiments demonstrate that neural embeddings, particularly those generated with the Contrastive Language-Audio Pretraining (CLAP) model, present a promising approach to enhancing music recommendation tasks within graph-based frameworks.
• Abstract（参考訳）: 音楽レコメンデータシステムは、しばしばネットワークベースのモデルを使用して、楽曲、アーティスト、ユーザー間の関係をキャプチャする。 これらの関係は予測に貴重な洞察を与えるが、新しい音楽作品やアーティストは、初期情報が不十分なため、コールドスタートの問題に直面することが多い。 これを解決するために、音楽から直接コンテンツベースの情報を抽出し、協調フィルタリングに基づく手法を強化する。 従来のアプローチは手作りのオーディオ機能に頼っていたが、我々は、より豊かでニュアンスの高い音楽表現を提供する、対照的に事前訓練されたニューラルオーディオ埋め込みモデルの使用について検討した。 実験の結果,ニューラル埋め込み,特に Contrastive Language-Audio Pretraining (CLAP) モデルで生成したものは,グラフベースのフレームワーク内での音楽推薦タスクを強化するための有望なアプローチを示す。

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