論文の概要: Music's Multimodal Complexity in AVQA: Why We Need More than General Multimodal LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20638v1
- Date: Tue, 27 May 2025 02:31:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.354871
- Title: Music's Multimodal Complexity in AVQA: Why We Need More than General Multimodal LLMs
- Title（参考訳）: AVQAにおける音楽のマルチモーダル複雑さ : 一般的なマルチモーダルLLM以上のものが必要な理由
- Authors: Wenhao You, Xingjian Diao, Chunhui Zhang, Keyi Kong, Weiyi Wu, Zhongyu Ouyang, Chiyu Ma, Tingxuan Wu, Noah Wei, Zong Ke, Ming Cheng, Soroush Vosoughi, Jiang Gui,
- Abstract要約: Music Audio-Visual Question Answeringは、連続的で層密なオーディオ視覚コンテンツでユニークな課題を提示する。
本稿では,専門的な入力処理,専用の時空間設計を取り入れたアーキテクチャ,音楽固有のモデリング戦略が,この分野の成功に不可欠であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.215093830868813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While recent Multimodal Large Language Models exhibit impressive capabilities for general multimodal tasks, specialized domains like music necessitate tailored approaches. Music Audio-Visual Question Answering (Music AVQA) particularly underscores this, presenting unique challenges with its continuous, densely layered audio-visual content, intricate temporal dynamics, and the critical need for domain-specific knowledge. Through a systematic analysis of Music AVQA datasets and methods, this position paper identifies that specialized input processing, architectures incorporating dedicated spatial-temporal designs, and music-specific modeling strategies are critical for success in this domain. Our study provides valuable insights for researchers by highlighting effective design patterns empirically linked to strong performance, proposing concrete future directions for incorporating musical priors, and aiming to establish a robust foundation for advancing multimodal musical understanding. This work is intended to inspire broader attention and further research, supported by a continuously updated anonymous GitHub repository of relevant papers: https://github.com/xid32/Survey4MusicAVQA.
- Abstract（参考訳）: 最近のMultimodal Large Language Modelsは、一般的なマルチモーダルタスクの優れた機能を示しているが、音楽のような特殊なドメインは、カスタマイズされたアプローチを必要とする。
Music Audio-Visual Question Answering (Music AVQA) はこの点を特に強調し、連続的で層密なオーディオ視覚コンテンツ、複雑な時間的ダイナミクス、ドメイン固有の知識に対する重要なニーズなど、ユニークな課題を提示している。
本稿では,音楽AVQAデータセットと手法の体系的解析を通じて,専門的な入力処理,専用の空間時空間設計を取り入れたアーキテクチャ,そして音楽特化モデリング戦略がこの分野の成功に不可欠であることを示す。
本研究は,音楽の先駆的活用に向けた具体的な今後の方向性を提案し,マルチモーダルな音楽理解を促進するための堅牢な基盤を確立することを目的として,効果的なデザインパターンを実証的に評価することによって,研究者に貴重な洞察を提供する。
この作業は、より広範な注意を喚起し、研究を促進することを目的としており、関連するドキュメントの継続的に更新された匿名GitHubリポジトリでサポートされている。
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