論文の概要: MusicLIME: Explainable Multimodal Music Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10496v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 17:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 14:38:40.460862
• Title: MusicLIME: Explainable Multimodal Music Understanding
• Title（参考訳）: MusicLIME: 説明可能なマルチモーダル音楽理解
• Authors: Theodoros Sotirou, Vassilis Lyberatos, Orfeas Menis Mastromichalakis, Giorgos Stamou,
• Abstract要約: マルチモーダル音楽モデル用に設計されたモデルに依存しない特徴重要度説明法であるMusicLIMEを紹介する。 MusicLIMEは、音声と歌詞の機能がどのように相互作用し、予測に寄与するかを明らかにし、モデルの意思決定の全体像を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1392064955842023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal models are critical for music understanding tasks, as they capture the complex interplay between audio and lyrics. However, as these models become more prevalent, the need for explainability grows-understanding how these systems make decisions is vital for ensuring fairness, reducing bias, and fostering trust. In this paper, we introduce MusicLIME, a model-agnostic feature importance explanation method designed for multimodal music models. Unlike traditional unimodal methods, which analyze each modality separately without considering the interaction between them, often leading to incomplete or misleading explanations, MusicLIME reveals how audio and lyrical features interact and contribute to predictions, providing a holistic view of the model's decision-making. Additionally, we enhance local explanations by aggregating them into global explanations, giving users a broader perspective of model behavior. Through this work, we contribute to improving the interpretability of multimodal music models, empowering users to make informed choices, and fostering more equitable, fair, and transparent music understanding systems.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルモデルは、音声と歌詞の間の複雑な相互作用を捉えているため、音楽理解タスクには不可欠である。 しかしながら、これらのモデルがより普及するにつれて、これらのシステムが公正性を確保し、バイアスを減らし、信頼を育むために、どのように意思決定するかを考慮し、説明可能性の必要性が高まっます。 本稿では,マルチモーダル音楽モデル用に設計されたモデルに依存しない特徴重要度説明手法であるMusicLIMEを紹介する。 相互の相互作用を考慮せずにそれぞれのモダリティを別々に分析し、しばしば不完全あるいは誤解を招くような説明を導く伝統的なユニモーダル法とは異なり、MusicLIMEは、オーディオとリリック機能がどのように相互作用し、予測に寄与するかを明らかにし、モデルの決定の全体像を提供する。 さらに、局所的な説明をグローバルな説明に集約することで強化し、モデル行動のより広い視点を提供する。 本研究は,マルチモーダル音楽モデルの解釈可能性の向上,ユーザによる情報提供の促進,より公平で公平で透明な音楽理解システムの育成に寄与する。

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