論文の概要: SoundSignature: What Type of Music Do You Like?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03375v1
- Date: Fri, 4 Oct 2024 12:40:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 22:48:52.566710
- Title: SoundSignature: What Type of Music Do You Like?
- Title（参考訳）: SoundSignature:どんな音楽が好き?
- Authors: Brandon James Carone, Pablo Ripollés,
- Abstract要約: SoundSignatureは、ユーザーのお気に入りの曲を分析するためにカスタムのOpenAIアシスタントを統合する音楽アプリケーションである。
このシステムには最先端の音楽情報検索(MIR)Pythonパッケージが組み込まれており、抽出された音響的・音楽的特徴と、アシスタントのアーティストやバンドに関する広範な知識を組み合わせている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: SoundSignature is a music application that integrates a custom OpenAI Assistant to analyze users' favorite songs. The system incorporates state-of-the-art Music Information Retrieval (MIR) Python packages to combine extracted acoustic/musical features with the assistant's extensive knowledge of the artists and bands. Capitalizing on this combined knowledge, SoundSignature leverages semantic audio and principles from the emerging Internet of Sounds (IoS) ecosystem, integrating MIR with AI to provide users with personalized insights into the acoustic properties of their music, akin to a musical preference personality report. Users can then interact with the chatbot to explore deeper inquiries about the acoustic analyses performed and how they relate to their musical taste. This interactivity transforms the application, acting not only as an informative resource about familiar and/or favorite songs, but also as an educational platform that enables users to deepen their understanding of musical features, music theory, acoustic properties commonly used in signal processing, and the artists behind the music. Beyond general usability, the application also incorporates several well-established open-source musician-specific tools, such as a chord recognition algorithm (CREMA), a source separation algorithm (DEMUCS), and an audio-to-MIDI converter (basic-pitch). These features allow users without coding skills to access advanced, open-source music processing algorithms simply by interacting with the chatbot (e.g., can you give me the stems of this song?). In this paper, we highlight the application's innovative features and educational potential, and present findings from a pilot user study that evaluates its efficacy and usability.
- Abstract（参考訳）: SoundSignatureは、ユーザーのお気に入りの曲を分析するためにカスタムのOpenAIアシスタントを統合する音楽アプリケーションである。
このシステムには最先端の音楽情報検索(MIR)Pythonパッケージが組み込まれており、抽出された音響的・音楽的特徴と、アシスタントのアーティストやバンドに関する広範な知識を組み合わせている。
この知識を組み合わせることでSoundSignatureは、新たなIoT of Sounds(IoS)エコシステムのセマンティックオーディオと原則を活用し、MIRとAIを統合して、音楽の音響特性に関するパーソナライズされた洞察をユーザに提供する。
ユーザーはチャットボットと対話して、演奏された音響分析と音楽の味との関係についてより深い質問をすることができる。
この対話性はアプリケーションを変え、親しみのある曲やお気に入りの曲に関する情報資源としてだけでなく、ユーザーが音楽の特徴、音楽理論、信号処理でよく使われる音響特性、そして音楽の背後にあるアーティストの理解を深めるための教育プラットフォームとしても機能する。
一般的なユーザビリティ以外にも、コード認識アルゴリズム(CREMA)、ソース分離アルゴリズム(DEMUCS)、オーディオ・トゥ・MIDIコンバータ(基本ピッチ)など、確立されたオープンソースのミュージシャン固有のツールが組み込まれている。
これらの機能は、コーディングスキルのないユーザが、チャットボットと対話することで、高度なオープンソースの音楽処理アルゴリズムにアクセスできるようにする。
本稿では,アプリケーションの革新的な特徴と教育的可能性を強調し,その有効性とユーザビリティを評価するパイロットユーザ研究から得られた知見を紹介する。
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