核心概念
メインステージ・ダンスミュージックのサブジャンル分類に関する包括的なデータセットと高性能な手法を提供することで、音楽推薦、DJセットのキュレーション、インタラクティブマルチメディアなどの応用シナリオに貢献する。
要約
本研究は、メインステージ・ダンスミュージックのサブジャンル分類に関する新しいベンチマークを提案する。
データセットの構築:
1,000以上の楽曲を収集し、8つのサブジャンルにラベル付けを行った。
従来のカテゴリカルラベルに加え、楽曲が複数のサブジャンルの特徴を持つことを表現するために、連続的なソフトラベリングを導入した。
モデルの提案:
CNNやビジョントランスフォーマーを用いた特徴抽出モジュールと、トランスフォーマーエンコーダによる分類モジュールからなるベースラインモデルを開発した。
提案モデルは、汎用的な大規模言語モデルよりも優れた性能を示した。これは、特定のデータセットと専用のモデルが必要であることを示唆している。
応用:
提案モデルを用いて、音楽推薦システムやインタラクティブなマルチメディア体験の自動生成などのアプリケーションを実現できる。
統計
ハウスミュージックのサブジャンルを特徴づける要素として、以下のような特徴が挙げられる:
プログレッシブハウス: 主旋律楽器あり、コード楽器あり、ベース楽器あり、グルーヴ4-5、リズム1-3、ディストーション1-2、オーガニック3-5
フューチャーハウス: 主旋律楽器あり、コード楽器不確定、ベース楽器あり、グルーヴ3-4、リズム4-5、ディストーション3-4、オーガニック1-3
...