論文の概要: How Far Can Chord-Symbol Time-Series Adaptation Carry Genre Identity? Capabilities and Boundaries in Multi-Genre Chord-Symbol Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07334v2
• Date: Thu, 11 Jun 2026 10:57:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 13:39:59.486829
• Title: How Far Can Chord-Symbol Time-Series Adaptation Carry Genre Identity? Capabilities and Boundaries in Multi-Genre Chord-Symbol Modeling
• Title（参考訳）: 弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦のモデリングにおいて, 弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-弦-
• Authors: Jinju Lee,
• Abstract要約: 本報告は、ジャンル局所調和モデルのための解釈可能な、制御可能な時系列としてコード記号列を扱う。 主な評価は、LoRA、IA3、BitFit、プレフィックスチューニング、11のジャンルと3つのシードの完全な微調整、完全な165セルグリッドである。 コード記号適応は、ジャンルの局所的な調和予測を確実に改善するが、コード記号だけでは完全なジャンルの同一性は持たない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report treats chord-symbol sequences as an interpretable, controllable time series for genre-local harmonic modeling. The frozen Music Transformer base - released as a pop-jazz fine-tune endpoint but verified in this revision weight-identical to the pop-only Phase-0 baseline, so all gains are measured over a pure-pop prior (see Changes in v2) - is extended to eleven target genres: blues, bossa nova, Bach chorales, country, electronic, folk, funk, gospel, hip-hop, R&B/soul, and rock. The main evaluation compares LoRA, IA3, BitFit, prefix tuning, and full fine-tuning over 11 genres and 3 seeds, a complete 165-cell grid. All five methods improve over the frozen base on held-out chord prediction (macro gains +2.89 to +3.61 percentage points); LoRA and IA3 score highest, but pairwise Wilcoxon tests with Holm and Benjamini-Hochberg correction do not support a decisive winner. A matched-data-size control sharpens this: at a common corpus size IA3 stays on top while LoRA drops to last, so the small method gaps are partly data-driven rather than representational. A control-token baseline is also strong, and wrong-genre adapters often beat the frozen base, suggesting the adaptation effect is largely lightweight conditioning over a reusable harmonic base rather than genre-specific adapter memory. Further diagnostics (rank sweeps, wrong-genre rotation, a base-checkpoint ablation that v2 reinterprets as a same-weights control, chord-only genre classification, output-distribution statistics, real-song evaluation, duplicate analysis) support a bounded conclusion: chord-symbol adaptation reliably improves genre-local harmonic prediction, but chord symbols alone do not carry complete genre identity. Perceived genre authenticity and musical quality are left to controlled listener evaluation.
• Abstract（参考訳）: 本報告は、ジャンル局所調和モデルのための解釈可能な、制御可能な時系列としてコード記号列を扱う。 フリーズ・ミュージック・トランスフォーマー・ベースはポップ・ジャズのファイン・トゥン・エンドポイントとしてリリースされたが、このリビジョンではポップ・オンリーのフェーズ0ベースラインと重み付けされているため、すべてのゲインは純粋にポップ・ミュージックの先行(v2の変化を参照)で測定され、ブルース、ボカ・ノヴァ、バッハ・コーラル、カントリー、エレクトロニック、フォーク、ファンク、ゴスペル、ヒップホップ、R&B/ソウル、ロックの11のジャンルに拡張される。 主な評価は、LoRA、IA3、BitFit、プレフィックスチューニング、11のジャンルと3つのシードの完全な微調整、完全な165セルグリッドだ。 ホールドアウトコード予測の凍結ベース(マクロゲイン+2.89から+3.61ポイント)では5つの手法が改良され、ロラとIA3のスコアが最も高いが、ホルムとベンジャミン・ホックバーグの補正によるウィルコクソンの試験は決定的な勝者を支持していない。 共通コーパスサイズでIA3はトップに留まり、LoRAは最後に落ちるので、小さなメソッドギャップは表現よりもデータ駆動である。 制御トーケンベースラインも強く、フリーズベースにしばしば悪質なアダプタが打ち勝つことがあり、この適応効果はジャンル固有のアダプタメモリではなく、再利用可能なハーモニックベースよりもはるかに軽量な条件付けであることが示唆されている。 さらなる診断(ランクスイープ、ミスジェネアローテーション、ベースチェックポイントアブレーション) v2 が同一の重み付け制御、コードのみのジャンル分類、出力分配統計、実声評価、重複解析)は、境界付き結論を支持する: コード記号適応はジャンル固有の調和予測を確実に改善するが、コード記号だけでは完全なジャンル識別は持たない。 聴取者評価の制御には,ジャンルの信頼性と音楽的品質が残る。

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