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基於語音活動、音樂結構和 CLAP 嵌入的零樣本 DJ 工具檢索


核心概念
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。
摘要

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。
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統計資料
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。
引述
"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."

深入探究

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。
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