論文の概要: Relationships between Keywords and Strong Beats in Lyrical Music
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04202v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 14:40:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:39:29.304144
- Title: Relationships between Keywords and Strong Beats in Lyrical Music
- Title（参考訳）: 歌詞音楽におけるキーワードと強拍の関係
- Authors: Callie C. Liao, Duoduo Liao, Ellie L. Zhang,
- Abstract要約: 本研究では,歌唱における強拍などの韻律的強調特徴とキーワードの関係について検討した。
キーワードの80.8%は強いビートに着地するが、非キーワードの62%は弱いビートに落ちている。
強いビートと一貫して一致したキーワードは、歌詞とリズムの関連性の信頼性の高い指標である、と結論付けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Artificial Intelligence (AI) song generation has emerged as a popular topic, yet the focus on exploring the latent correlations between specific lyrical and rhythmic features remains limited. In contrast, this pilot study particularly investigates the relationships between keywords and rhythmically stressed features such as strong beats in songs. It focuses on several key elements: keywords or non-keywords, stressed or unstressed syllables, and strong or weak beats, with the aim of uncovering insightful correlations. Experimental results indicate that, on average, 80.8\% of keywords land on strong beats, whereas 62\% of non-keywords fall on weak beats. The relationship between stressed syllables and strong or weak beats is weak, revealing that keywords have the strongest relationships with strong beats. Additionally, the lyrics-rhythm matching score, a key matching metric measuring keywords on strong beats and non-keywords on weak beats across various time signatures, is 0.765, while the matching score for syllable types is 0.495. This study demonstrates that word types strongly align with their corresponding beat types, as evidenced by the distinct patterns, whereas syllable types exhibit a much weaker alignment. This disparity underscores the greater reliability of word types in capturing rhythmic structures in music, highlighting their crucial role in effective rhythmic matching and analysis. We also conclude that keywords that consistently align with strong beats are more reliable indicators of lyrics-rhythm associations, providing valuable insights for AI-driven song generation through enhanced structural analysis. Furthermore, our development of tailored Lyrics-Rhythm Matching (LRM) metrics maximizes lyrical alignments with corresponding beat stresses, and our novel LRM file format captures critical lyrical and rhythmic information without needing original sheet music.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の歌生成はポピュラーな話題となっているが、特定のリリック特徴とリズミカル特徴との潜在的相関を探求することに焦点が当てられている。
対照的に、このパイロットスタディでは、キーワードと歌の強拍のようなリズム的に強調された特徴との関係を特に調査している。
キーワードや非キーワード、強勢や非強勢の音節、強い、弱いビートなど、洞察に富んだ相関関係を明らかにすることを目的としている。
実験の結果,キーワードの80.8\%が強拍に着地するのに対し,非キーワードの62\%が弱拍に落ちることがわかった。
強勢音節と強拍・弱拍の関係は弱く、キーワードが強拍と最も強い関係を持つことが明らかとなった。
また、強拍のキーマッチング計量キーワードである歌詞リズムマッチングスコアは0.765であり、音節タイプのマッチングスコアは0.495である。
本研究は,単語型が対応するビート型と強く一致していることを示し,音節型はより弱いアライメントを示すことを示した。
この格差は、音楽のリズム構造を捉える際の単語タイプの信頼性を高め、効果的なリズムマッチングと分析における彼らの重要な役割を強調している。
また,強いビートに一貫したキーワードは歌詞・リズム関係の信頼性の高い指標であり,構造解析の強化によるAIによる楽曲生成に有用な洞察を与えると結論づけた。
さらに,Lyrics-Rhythm Matching(LRM)メトリクスの開発により,対応するビート応力との線形アライメントが最大化され,新たなLRMファイルフォーマットでは,オリジナルの楽譜を必要とせずに重要な歌詞情報やリズム情報をキャプチャする。
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