論文の概要: GraFPrint: A GNN-Based Approach for Audio Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10994v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 18:20:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 13:03:16.164345
• Title: GraFPrint: A GNN-Based Approach for Audio Identification
• Title（参考訳）: GraFPrint: 音声識別のためのGNNベースのアプローチ
• Authors: Aditya Bhattacharjee, Shubhr Singh, Emmanouil Benetos,
• Abstract要約: GraFPrintは、グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造学習機能を活用して、堅牢なオーディオ指紋を作成するオーディオ識別フレームワークである。 GraFPrintは、さまざまなレベルの粒度の大規模データセット上での優れたパフォーマンスを示し、軽量かつスケーラブルであることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.71702857714935
• License:
• Abstract: This paper introduces GraFPrint, an audio identification framework that leverages the structural learning capabilities of Graph Neural Networks (GNNs) to create robust audio fingerprints. Our method constructs a k-nearest neighbor (k-NN) graph from time-frequency representations and applies max-relative graph convolutions to encode local and global information. The network is trained using a self-supervised contrastive approach, which enhances resilience to ambient distortions by optimizing feature representation. GraFPrint demonstrates superior performance on large-scale datasets at various levels of granularity, proving to be both lightweight and scalable, making it suitable for real-world applications with extensive reference databases.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造学習機能を活用し,堅牢な音声指紋を生成するGraFPrintについて紹介する。 提案手法は,k-nearest neighbor(k-NN)グラフを時間周波数表現から構築し,局所的および大域的情報を符号化するために最大相対グラフ畳み込みを適用する。 ネットワークは自己教師付きコントラスト的アプローチを用いて訓練され、特徴表現を最適化することで周囲の歪みに対するレジリエンスを高める。 GraFPrintは、さまざまなレベルの粒度の大規模データセット上での優れたパフォーマンスを示し、軽量かつスケーラブルであることを示し、広範な参照データベースを持つ現実世界のアプリケーションに適している。

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