論文の概要: Attention-guided Spectrogram Sequence Modeling with CNNs for Music Genre Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14474v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 21:57:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:03:32.502023
• Title: Attention-guided Spectrogram Sequence Modeling with CNNs for Music Genre Classification
• Title（参考訳）: 音楽ジャンル分類のためのCNNを用いた注意誘導スペクトログラム系列モデリング
• Authors: Aditya Sridhar,
• Abstract要約: 注意に基づく時間的シグネチャモデリングを用いて音楽ジャンルを分類する革新的なモデルを提案する。 我々のアプローチは各作品の中でもっとも時間的に重要な瞬間を捉え、ジャンル識別のためのユニークな「シグナチャ」を作り上げる。 この研究は、技術的分類タスクと、ジャンルの微妙で人間的な経験のギャップを埋めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Music genre classification is a critical component of music recommendation systems, generation algorithms, and cultural analytics. In this work, we present an innovative model for classifying music genres using attention-based temporal signature modeling. By processing spectrogram sequences through Convolutional Neural Networks (CNNs) and multi-head attention layers, our approach captures the most temporally significant moments within each piece, crafting a unique "signature" for genre identification. This temporal focus not only enhances classification accuracy but also reveals insights into genre-specific characteristics that can be intuitively mapped to listener perceptions. Our findings offer potential applications in personalized music recommendation systems by highlighting cross-genre similarities and distinctiveness, aligning closely with human musical intuition. This work bridges the gap between technical classification tasks and the nuanced, human experience of genre.
• Abstract（参考訳）: 音楽ジャンル分類は、音楽レコメンデーションシステム、生成アルゴリズム、文化分析において重要な要素である。 本研究では,注目に基づく時間的シグネチャモデリングを用いて音楽ジャンルを分類する革新的なモデルを提案する。 コンボリューショナルニューラルネットワーク(CNN)とマルチヘッドアテンション層を通したスペクトル列の処理により,本手法は各作品において最も時間的に重要な瞬間を捉え,ジャンル識別のためのユニークな「シグナチャ」を作成する。 この時間的焦点は、分類精度を高めるだけでなく、聴取者の知覚に直感的にマッピングできるジャンル固有の特徴に対する洞察も明らかにする。 本研究は,音楽のパーソナライズ・レコメンデーション・システムにおいて,人間の音楽的直観と密接に一致して,異質な類似点と独特さを強調して潜在的に有用であることを示す。 この研究は、技術的分類タスクと、ジャンルの微妙で人間的な経験のギャップを埋めるものである。

関連論文リスト

• Music Genre Classification: Ensemble Learning with Subcomponents-level Attention [2.553456266022126]
  Music Genre Classificationは、音楽情報検索(MIR)とデジタル信号処理の分野で最も人気のあるトピックの1つである。 本論文は,アンサンブル学習とサブコンポーネントへの注意を組み合わせ,音楽ジャンルの同定精度を高めることを目的とした,新たなアプローチを提案する。 提案手法は,GTZANデータセット上でトレーニングおよび試験を行った他の最先端技術と比較して,精度の面で優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T06:50:31Z)
• A Survey of Music Generation in the Context of Interaction [3.6522809408725223]
  機械学習は、メロディーとポリフォニックの両方の曲の作曲と生成に成功している。 これらのモデルのほとんどは、ライブインタラクションによる人間と機械の共創には適していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T12:41:44Z)
• Knowledge-Aware Prompt Tuning for Generalizable Vision-Language Models [64.24227572048075]
  本稿では,視覚言語モデルのためのKnowledge-Aware Prompt Tuning(KAPT)フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、人間の知性からインスピレーションを得ており、外部知識は、通常、オブジェクトの新たなカテゴリを認識するために組み込まれています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T04:24:45Z)
• Music Genre Classification with ResNet and Bi-GRU Using Visual Spectrograms [4.354842354272412]
  手動のジャンル分類の限界は、より高度なシステムの必要性を強調している。 従来の機械学習技術はジャンル分類の可能性を示してきたが、音楽データの完全な複雑さを捉えられなかった。 本研究では,視覚スペクトログラムを入力として用いる新しいアプローチを提案し,Residual Neural Network(ResNet)とGated Recurrent Unit(GRU)の強みを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T11:10:06Z)
• MATT: A Multiple-instance Attention Mechanism for Long-tail Music Genre Classification [1.8275108630751844]
  不均衡音楽ジャンル分類は音楽情報検索(MIR)分野において重要な課題である。 既存のモデルのほとんどは、クラスバランスの音楽データセット用に設計されている。 末尾クラスを特定するために,MATT(Multi-Instance Attention)と呼ばれる新しいメカニズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-09T03:52:44Z)
• Cadence Detection in Symbolic Classical Music using Graph Neural Networks [7.817685358710508]
  本稿では,シンボルスコアのグラフ表現を中間的手段として提示し,ケイデンス検出課題を解決する。 グラフ畳み込みネットワークを用いた不均衡ノード分類問題としてケイデンス検出にアプローチする。 実験の結果,グラフ畳み込みは,非局所的コンテキストを符号化する特殊な特徴を考案する必要がなく,ケイデンス検出を支援する非局所的特徴を学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T12:39:57Z)
• SEGA: Semantic Guided Attention on Visual Prototype for Few-Shot Learning [85.2093650907943]
  機械に新しいカテゴリーを認識させるためのセマンティックガイド注意(SEGA)を提案する。 SEGAは意味的知識を使用して、視覚的特徴に注意を払うべきものについて、トップダウンの方法で視覚的知覚を導く。 セマンティックガイドによる注意は期待された機能を実現し、最先端の結果より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T08:03:44Z)
• Sequence Generation using Deep Recurrent Networks and Embeddings: A study case in music [69.2737664640826]
  本稿では,異なる種類の記憶機構(メモリセル)について評価し,音楽合成分野におけるその性能について検討する。 提案したアーキテクチャの性能を自動評価するために,定量的な測定値のセットが提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T14:19:19Z)
• Visual Attention for Musical Instrument Recognition [72.05116221011949]
  本研究では,楽器認識の性能向上を図るため,音節時間感覚における注意機構,すなわち視覚的注意(la visual attention)の活用について検討する。 第1のアプローチは,各音節時間インスタンスに基づく予測をアグリゲーション前に注意重み付けし,最終的な予測を生成するスライディング・ウインドウ・パラダイムに注意機構を適用した。 第2のアプローチは、ネットワークがスペクトログラムの一部にのみ参加し、限られた回数の視覚的注意を前提として、次にどこに出席するかを決定する、反復的な視覚的注意モデルに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T03:56:44Z)
• Music Gesture for Visual Sound Separation [121.36275456396075]
  ミュージック・ジェスチャ(Music Gesture)は、音楽演奏時の演奏者の身体と指の動きを明示的にモデル化するキーポイントに基づく構造化表現である。 まず、コンテキスト対応グラフネットワークを用いて、視覚的コンテキストと身体力学を統合し、その後、身体の動きと対応する音声信号とを関連付けるために、音声-視覚融合モデルを適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T17:53:46Z)
• Multi-Modal Music Information Retrieval: Augmenting Audio-Analysis with Visual Computing for Improved Music Video Analysis [91.3755431537592]
  この論文は、音声分析とコンピュータビジョンを組み合わせて、マルチモーダルの観点から音楽情報検索(MIR)タスクにアプローチする。 本研究の主な仮説は、ジャンルやテーマなど特定の表現的カテゴリーを視覚的内容のみに基づいて認識できるという観察に基づいている。 実験は、3つのMIRタスクに対して行われ、アーティスト識別、音楽ジェネア分類、クロスジェネア分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-01T17:57:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。