論文の概要: Layer-wise Investigation of Large-Scale Self-Supervised Music Representation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16306v1
• Date: Thu, 22 May 2025 06:58:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.102865
• Title: Layer-wise Investigation of Large-Scale Self-Supervised Music Representation Models
• Title（参考訳）: 大規模自己監督型音楽表現モデルの階層的検討
• Authors: Yizhi Zhou, Haina Zhu, Hangting Chen,
• Abstract要約: 先進的な音楽表現モデル MusicFM と新たに登場したSSLモデル MuQ を解析する。 i)複数のダウンストリームタスクにわたるSSLモデルの利点を検証すること、(ii)異なるタスクに対するレイヤワイズ情報の専門化を検討すること、(iii)特定のレイヤを選択する際のパフォーマンスの違いを比較すること、の3つの主な側面に注目します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.243926243206826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recently, pre-trained models for music information retrieval based on self-supervised learning (SSL) are becoming popular, showing success in various downstream tasks. However, there is limited research on the specific meanings of the encoded information and their applicability. Exploring these aspects can help us better understand their capabilities and limitations, leading to more effective use in downstream tasks. In this study, we analyze the advanced music representation model MusicFM and the newly emerged SSL model MuQ. We focus on three main aspects: (i) validating the advantages of SSL models across multiple downstream tasks, (ii) exploring the specialization of layer-wise information for different tasks, and (iii) comparing performance differences when selecting specific layers. Through this analysis, we reveal insights into the structure and potential applications of SSL models in music information retrieval.
• Abstract（参考訳）: 近年,自己教師付き学習(SSL)に基づく音楽情報検索のための事前学習モデルが普及し,様々なダウンストリームタスクで成功を収めている。 しかし、符号化された情報の特定の意味とその適用性について限定的な研究がなされている。 これらの側面を探索することで、彼らの能力と制限をよりよく理解し、下流タスクでより効果的に利用できます。 本研究では,高度な音楽表現モデル MusicFM と新たに登場したSSLモデル MuQ について分析する。 私たちは3つの主な側面に焦点を当てています。 (i)複数の下流タスクにまたがるSSLモデルの利点を検証する。 (二)異なる業務のためのレイヤワイド情報の専門化の探求、及び 三 特定の層を選択する際の性能差を比較すること。 この分析を通じて,音楽情報検索におけるSSLモデルの構造と潜在的な応用に関する知見を明らかにする。

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