基於語音活動、音樂結構和 CLAP 嵌入的零樣本 DJ 工具檢索

Belangrijkste concepten

本文提出了一種利用語音活動、音樂結構分析和零樣本音頻分類技術，從個人音樂收藏中自動檢索 DJ 工具的方法。

Samenvatting

論文概述

本篇論文為 ISMIR 2024 音樂資訊檢索會議的 Late-Breaking Demo Session 論文，題目為「基於語音活動、音樂結構和 CLAP 嵌入的零樣本 DJ 工具檢索」。

研究背景

在嘻哈、電子音樂等類型中，DJ 工具是 DJ 用於提升音樂表演和創意混音的特殊音頻文件。傳統上，DJ 們會花費大量時間在唱片行中尋找合適的音樂片段，這個過程被稱為「唱片挖掘」。

研究目標

本研究旨在開發一種自動化系統，利用音樂資訊檢索技術，從個人音樂收藏中檢索 DJ 工具，以節省 DJ 的時間和精力。

研究方法

該系統結合了三種主要技術：

1. 音樂結構分析 (MSAF)：用於識別音樂中的結構邊界，例如段落、副歌等。
2. 語音活動檢測 (SMAD)：用於精確定位音樂片段中的語音和音樂部分。
3. 對比語言-音頻預訓練模型 (CLAP)：用於對音頻片段進行零樣本分類，識別其屬於哪種類型的 DJ 工具。

系統流程

1. 使用 MSAF 和 SMAD 分析音樂檔案，生成音樂結構邊界和語音活動時間戳。
2. 根據時間戳切割音樂檔案，生成多個片段。
3. 使用 CLAP 模型對每個片段進行分類，預測其屬於哪種類型的 DJ 工具。

實驗結果

初步評估結果顯示，該系統在識別人聲和打擊樂工具方面表現良好，但在識別較短的音效和特定類型音樂工具方面仍有提升空間。

研究貢獻

本研究提出了一種基於音樂資訊檢索技術的 DJ 工具自動檢索方法，為 DJ 和音樂製作人提供了一種新的工具。

未來方向

• 提高邊界檢測算法的準確性。
• 評估其他音樂結構分析方法。
• 建立標註數據集，以支持更深入的研究。

Statistieken

DJ 工具的典型時長在音樂動機或樂句級別，比單個音符或節拍長，但比整段主歌或副歌短。
對於只包含一種元素的 DJ 工具（例如只有鼓點或人聲），即使片段很短，預測結果也很穩定。
對於包含多種元素的 DJ 工具，預測結果更容易受到局部特徵和變化的影響。

Citaten

"DJ tools naturally occur at moments in a song where there is a transition to a simpler, less-dense mix."
"For best results, the classes should not overlap in their description, but can contain mixed elements."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Zero-Shot Crate Digging: DJ Tool Retrieval Using Speech Activity, Music Structure And CLAP Embeddings

by Iroro Orife om arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12209.pdf

Diepere vragen

除了音樂結構分析和音頻分類，還有哪些技術可以用於 DJ 工具檢索？

除了音樂結構分析（Music Structure Analysis, MSA）和音頻分類（Audio Classification）之外，以下技術也可用於 DJ 工具檢索，提升其準確性和效率：

音樂信息檢索（Music Information Retrieval, MIR）技術:

節奏分析（Beat Tracking）: 準確識別音樂的節奏和節拍，幫助 DJ 找到適合混音的切入點。
和弦分析（Chord Recognition）: 分析音樂的和弦進行，幫助 DJ 找到和聲匹配的音樂片段。
旋律提取（Melody Extraction）: 提取音樂的主旋律，幫助 DJ 找到旋律相似的音樂片段。

音頻特徵提取:

MFCCs（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）: 一種常用的音頻特徵，可以捕捉音樂的音色和音調變化。
Chroma 特征: 反映音樂的音高信息，可以用於識別音樂的調性和和弦。

機器學習技術:

相似性搜索（Similarity Search）: 利用音頻特徵或音樂信息，在音樂庫中搜索與目標音樂片段相似的音樂片段。
推薦系統（Recommender Systems）: 根據 DJ 的音樂庫和使用習慣，推薦可能感興趣的 DJ 工具。

其他技術:

音樂標籤（Music Tagging）: 利用人工或自動的方式為音樂添加標籤，例如音樂風格、情緒、樂器等，方便 DJ 根據標籤搜索音樂。
音樂指紋（Music Fingerprinting）: 為音樂片段生成獨特的指紋，用於快速識別和搜索音樂。
通過結合這些技術，可以構建更強大的 DJ 工具檢索系統，滿足 DJ 們的不同需求。

如果音樂庫非常龐大，如何提高該系統的效率？

當音樂庫非常龐大時，以下策略可以提高 DJ 工具檢索系統的效率：

數據預處理:

音樂分段: 將長音樂文件預先分割成較短的片段，例如使用音樂結構分析技術，以便於後續處理。
特徵提取: 預先提取音樂片段的音頻特徵和音樂信息，並將其存儲在數據庫中，以便於快速檢索。

高效的數據結構和算法:

索引: 使用例如 KD-Tree、Ball Tree 等數據結構為音樂特徵建立索引，加速相似性搜索。
近似最近鄰搜索: 使用例如局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）等技術，在保證一定準確率的前提下，快速找到近似最近鄰的音樂片段。

分佈式計算:

數據分片: 將音樂庫分佈式存儲在多台機器上，並行處理數據，提高處理速度。
MapReduce: 使用 MapReduce 等分佈式計算框架，並行處理音樂特徵提取、相似性搜索等任務。

其他優化策略:

緩存: 將經常訪問的音樂片段和搜索結果緩存到內存中，減少磁盘讀取。
優化查詢: 設計合理的查詢策略，例如使用過濾條件減少搜索範圍。
通過以上優化策略，可以有效提高 DJ 工具檢索系統在處理龐大音樂庫時的效率。

人工智慧在音樂創作和表演中的角色是什麼？

人工智能 (AI) 正逐漸在音樂創作和表演中扮演重要角色，為音樂家和聽眾帶來新的可能性：
音樂創作方面:

AI 作曲: AI 可以根據指定的音樂風格、情緒、樂器等生成旋律、和聲和節奏，協助音樂家進行創作。
AI 編曲: AI 可以根據音樂家的創作意圖，自動完成音樂的編曲、配器等工作，提高創作效率。
AI 音色設計: AI 可以生成新的音色和音效，為音樂家提供更豐富的聲音素材。
AI 歌詞創作: AI 可以根據指定的主题和風格生成歌詞，為音樂家提供創作靈感。
音樂表演方面:

AI 伴奏: AI 可以根據音樂家的演奏，實時生成伴奏音樂，例如鋼琴伴奏、吉他伴奏等。
AI 混音: AI 可以根據音樂家的需求，自動完成音樂的混音和母帶處理，提高音樂製作效率。
AI 音樂表演: AI 可以控制樂器或虛擬歌手進行音樂表演，例如 AI 鋼琴家、AI 歌手等。
AI 音樂推薦: AI 可以根據聽眾的音樂偏好，推薦個性化的音樂作品，提升音樂欣賞體驗。
AI 的角色:

工具: AI 可以作為音樂家的創作和表演工具，幫助他們更高效地完成工作。
合作夥伴: AI 可以與音樂家合作，共同創作和表演音樂，激發新的音樂創意。
挑戰: AI 的發展也對音樂家的創造力和獨特性提出了挑戰，音樂家需要不斷探索新的音樂表達方式。
總之，AI 正逐渐改变着音乐创作和表演的方式，为音乐领域带来新的可能性和挑战。