論文の概要: SongBench: A Fine-Grained Multi-Aspect Benchmark for Song Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25937v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 04:26:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 06:56:26.389198
• Title: SongBench: A Fine-Grained Multi-Aspect Benchmark for Song Quality Assessment
• Title（参考訳）: SongBench: 音質評価のための細粒度マルチアスペクトベンチマーク
• Authors: Dapeng Wu, Shun Lei, Wei Tan, Guangzheng Li, Yunzhe Wang, Huaicheng Zhang, Lishi Zuo, Zhiyong Wu,
• Abstract要約: SongBenchは、Vocal、Instrument、Melody、Structure、Arrangement、Mixing、Musicalityの7つの重要な側面にわたる、きめ細かい曲の評価のためのフレームワークである。 我々は,音楽専門家によってラベル付けされた最先端モデルの11,717個のサンプルからなるエキスパートアノテートデータベースを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.828325404869275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Text-to-Song generation have enabled realistic musical content production, yet existing evaluation benchmarks lack the professional granularity to capture multi-dimensional aesthetic nuances. In this paper, we propose SongBench, a specialized framework for fine-grained song assessment across seven key dimensions: Vocal, Instrument, Melody, Structure, Arrangement, Mixing, and Musicality. Utilizing this framework, we construct an expert-annotated database comprising 11,717 samples from state-of-the-art models, labeled by music professionals. Extensive experimental results demonstrate that SongBench achieves high correlation with expert ratings. By revealing fine-grained performance gaps in current state-of-the-art models, SongBench serves as a diagnostic benchmark to steer the development toward more professional and musically coherent song generation.
• Abstract（参考訳）: 近年のテキスト・ツー・ソン・ジェネレーションの進歩により、現実的な音楽コンテンツ制作が可能になったが、既存の評価ベンチマークでは、多次元の美的ニュアンスを捉えるための専門的な粒度が欠如している。 本稿では,声道,楽器,メロディ,構造,アレンジメント,ミキシング,音楽性という7つの重要な要素にまたがる,きめ細かな楽曲評価のための特殊なフレームワークであるSongBenchを提案する。 このフレームワークを利用することで,音楽専門家によってラベル付けされた最先端モデルの11,717個のサンプルからなるエキスパートアノテートデータベースを構築した。 実験結果から,SongBenchは専門家による評価と高い相関が得られた。 現行の最先端モデルの微妙なパフォーマンスギャップを明らかにすることで、SongBenchは、よりプロフェッショナルで音楽的に一貫性のある曲生成に向けた開発を支援するための診断ベンチマークとして機能する。

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