論文の概要: Learning Music Audio Representations With Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06042v1
• Date: Fri, 09 May 2025 13:39:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.276659
• Title: Learning Music Audio Representations With Limited Data
• Title（参考訳）: 限定データによる音楽音響表現の学習
• Authors: Christos Plachouras, Emmanouil Benetos, Johan Pauwels,
• Abstract要約: 限定データ学習体制下での複数の音楽音響表現モデルの挙動について検討する。 さまざまなアーキテクチャ、トレーニングパラダイム、入力期間を持つ音楽モデルを検討し、5～8000分に及ぶデータ収集をトレーニングする。 様々な音楽情報検索タスクにおける学習表現を評価し,その雑音に対する頑健さを解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.843118411238034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large deep-learning models for music, including those focused on learning general-purpose music audio representations, are often assumed to require substantial training data to achieve high performance. If true, this would pose challenges in scenarios where audio data or annotations are scarce, such as for underrepresented music traditions, non-popular genres, and personalized music creation and listening. Understanding how these models behave in limited-data scenarios could be crucial for developing techniques to tackle them. In this work, we investigate the behavior of several music audio representation models under limited-data learning regimes. We consider music models with various architectures, training paradigms, and input durations, and train them on data collections ranging from 5 to 8,000 minutes long. We evaluate the learned representations on various music information retrieval tasks and analyze their robustness to noise. We show that, under certain conditions, representations from limited-data and even random models perform comparably to ones from large-dataset models, though handcrafted features outperform all learned representations in some tasks.
• Abstract（参考訳）: 汎用的な音楽の音響表現を学習するなど、音楽のための大規模なディープラーニングモデルはしばしば、高いパフォーマンスを達成するためにかなりのトレーニングデータを必要とすると仮定される。 もしこれが本当なら、オーディオデータやアノテーションが不足しているシナリオ、例えば、過度に表現されていない音楽の伝統、人気のないジャンル、パーソナライズされた音楽の作成と聴取などにおいて、これは課題となるだろう。 これらのモデルが限られたデータシナリオでどのように振る舞うかを理解することは、それに取り組む技術を開発する上で非常に重要です。 本研究では,限定データ学習体制下での複数の音楽音響表現モデルの振舞いについて検討する。 さまざまなアーキテクチャ、トレーニングパラダイム、入力期間を持つ音楽モデルを検討し、5～8000分に及ぶデータ収集をトレーニングする。 様々な音楽情報検索タスクにおける学習表現を評価し,その雑音に対する頑健さを解析する。 特定の条件下では、限定データおよびランダムモデルからの表現は、大規模データセットモデルからの表現と相容れない性能を示すが、手作業による特徴は、あるタスクにおいて学習された表現よりも優れる。

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