論文の概要: MelodySim: Measuring Melody-aware Music Similarity for Plagiarism Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20979v1
• Date: Tue, 27 May 2025 10:14:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.572153
• Title: MelodySim: Measuring Melody-aware Music Similarity for Plagiarism Detection
• Title（参考訳）: MelodySim:プラジャリズム検出のためのメロディ対応音楽類似度の測定
• Authors: Tongyu Lu, Charlotta-Marlena Geist, Jan Melechovsky, Abhinaba Roy, Dorien Herremans,
• Abstract要約: MelodySimはメロディを意識した音楽類似モデルであり、盗作検出のためのデータセットである。 既存のMIDIデータセットであるSlakh2100を拡大することにより、メロディを保存しながら各曲のバリエーションを生成する。 ユーザーによる調査では、正のペアは確かに類似の旋律を含んでいることが確認され、他の音楽トラックは大幅に変化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.80717487254309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose MelodySim, a melody-aware music similarity model and dataset for plagiarism detection. First, we introduce a novel method to construct a dataset with focus on melodic similarity. By augmenting Slakh2100; an existing MIDI dataset, we generate variations of each piece while preserving the melody through modifications such as note splitting, arpeggiation, minor track dropout (excluding bass), and re-instrumentation. A user study confirms that positive pairs indeed contain similar melodies, with other musical tracks significantly changed. Second, we develop a segment-wise melodic-similarity detection model that uses a MERT encoder and applies a triplet neural network to capture melodic similarity. The resultant decision matrix highlights where plagiarism might occur. Our model achieves high accuracy on the MelodySim test set.
• Abstract（参考訳）: 我々は,メロディを意識した音楽類似モデルであるMelodySimと,盗作検出のためのデータセットを提案する。 まず,メロディカルな類似性に着目したデータセット構築手法を提案する。 既存のMIDIデータセットであるSlakh2100を拡大することにより、音符分割、アーペグレーション、マイナートラックのドロップアウト(ベースを除く)、再構成などの変更により、メロディを保ちながら各曲のバリエーションを生成する。 ユーザーによる調査では、正のペアは確かに類似の旋律を含んでいることが確認され、他の音楽トラックは大幅に変化した。 第2に,MERTエンコーダを用いてメロディック類似性を捉えるために三重項ニューラルネットワークを適用したセグメントワイドメロディック類似性検出モデルを開発した。 その結果、決定行列は、盗作の起こり得る場所を強調する。 我々のモデルは,MelodySimテストセット上で高い精度を達成する。

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