論文の概要: A Survey of Foundation Models for Music Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09601v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 03:34:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 20:07:53.457444
• Title: A Survey of Foundation Models for Music Understanding
• Title（参考訳）: 音楽理解のための基礎モデルの検討
• Authors: Wenjun Li, Ying Cai, Ziyang Wu, Wenyi Zhang, Yifan Chen, Rundong Qi, Mengqi Dong, Peigen Chen, Xiao Dong, Fenghao Shi, Lei Guo, Junwei Han, Bao Ge, Tianming Liu, Lin Gan, Tuo Zhang,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.83532699497597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Music is essential in daily life, fulfilling emotional and entertainment needs, and connecting us personally, socially, and culturally. A better understanding of music can enhance our emotions, cognitive skills, and cultural connections. The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has introduced new ways to analyze music, aiming to replicate human understanding of music and provide related services. While the traditional models focused on audio features and simple tasks, the recent development of large language models (LLMs) and foundation models (FMs), which excel in various fields by integrating semantic information and demonstrating strong reasoning abilities, could capture complex musical features and patterns, integrate music with language and incorporate rich musical, emotional and psychological knowledge. Therefore, they have the potential in handling complex music understanding tasks from a semantic perspective, producing outputs closer to human perception. This work, to our best knowledge, is one of the early reviews of the intersection of AI techniques and music understanding. We investigated, analyzed, and tested recent large-scale music foundation models in respect of their music comprehension abilities. We also discussed their limitations and proposed possible future directions, offering insights for researchers in this field.
• Abstract（参考訳）: 音楽は日常生活において不可欠であり、感情とエンターテイメントのニーズを満たし、私たちを個人的に、社会的、文化的に結びつける。 音楽の理解を深めることで、私たちの感情、認知能力、文化的なつながりを高めることができます。 人工知能(AI)の急速な進歩は、音楽の人間の理解を再現し、関連するサービスを提供することを目的として、音楽を分析する新しい方法を導入した。 従来のモデルは音声の特徴や単純なタスクに重点を置いていたが、近年の大規模言語モデル(LLM)や基礎モデル(FM)は、意味情報を統合し、強力な推論能力を示すことによって様々な分野に優れており、複雑な音楽の特徴やパターンを捉え、言語と音楽を統合し、豊かな音楽的、感情的、心理的知識を取り入れている。 そのため、意味的な観点から複雑な音楽理解タスクを処理し、人間の知覚に近いアウトプットを生み出す可能性がある。 この研究は、私たちの知る限り、AI技術と音楽理解の交差に関する初期のレビューの1つです。 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。 また,これらの限界についても議論し,今後の方向性を示唆し,この分野の研究者に洞察を提供した。

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