論文の概要: Automatic Identification of Samples in Hip-Hop Music via Multi-Loss Training and an Artificial Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06364v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 11:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:29:11.214870
• Title: Automatic Identification of Samples in Hip-Hop Music via Multi-Loss Training and an Artificial Dataset
• Title（参考訳）: マルチロストレーニングと人工データセットによるヒップホップ音楽のサンプルの自動識別
• Authors: Huw Cheston, Jan Van Balen, Simon Durand,
• Abstract要約: 人工データセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークは、商用ヒップホップ音楽の実際のサンプルを識別できることを示す。 共同分類とメートル法学習損失を用いてモデルを最適化し,実世界のサンプリングの精度を13%向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29998889086656577
• License:
• Abstract: Sampling, the practice of reusing recorded music or sounds from another source in a new work, is common in popular music genres like hip-hop and rap. Numerous services have emerged that allow users to identify connections between samples and the songs that incorporate them, with the goal of enhancing music discovery. Designing a system that can perform the same task automatically is challenging, as samples are commonly altered with audio effects like pitch- and time-stretching and may only be seconds long. Progress on this task has been minimal and is further blocked by the limited availability of training data. Here, we show that a convolutional neural network trained on an artificial dataset can identify real-world samples in commercial hip-hop music. We extract vocal, harmonic, and percussive elements from several databases of non-commercial music recordings using audio source separation, and train the model to fingerprint a subset of these elements in transformed versions of the original audio. We optimize the model using a joint classification and metric learning loss and show that it achieves 13% greater precision on real-world instances of sampling than a fingerprinting system using acoustic landmarks, and that it can recognize samples that have been both pitch shifted and time stretched. We also show that, for half of the commercial music recordings we tested, our model is capable of locating the position of a sample to within five seconds.
• Abstract（参考訳）: サンプリング(英: Sampling)とは、ヒップホップやラップといったポピュラー音楽のジャンルで一般的である。 ユーザがサンプルとそれらを組み込んだ曲の接続を識別し、音楽発見の強化を目標とするサービスが多数出現している。 同じタスクを自動で実行できるシステムの設計は、サンプルがピッチやタイムストレッチといったオーディオ効果で通常変更されるため、数秒しか持たないため、難しい。 このタスクの進捗は最小限であり、トレーニングデータの限られた可用性によってさらにブロックされている。 ここでは、人工データセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークが、商用ヒップホップ音楽の実際のサンプルを識別可能であることを示す。 我々は、音源分離を用いて、複数の非商業音楽録音データベースから発声、ハーモニック、パーカッシブ要素を抽出し、元のオーディオの変換版でこれらの要素のサブセットをフィンガープリントするようにモデルを訓練する。 共同分類とメートル法学習損失を用いてモデルを最適化し、音響的ランドマークを用いた指紋認証システムよりも実世界のサンプリングの精度が13%向上し、ピッチシフトと時間延長の両方のサンプルを認識可能であることを示す。 また、テストした商用音楽録音の半分については、サンプルの位置を5秒以内で特定できることも示しています。

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