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自动专辑排序

机器学习 2024-11-27 v2 人工智能 计算与语言 多媒体 声音 音频与语音处理

摘要

专辑排序是专辑制作过程中的关键环节。最近,一种数据驱动的方法被提出,通过提取集合中项目的叙事本质来对一般的独立媒体集合进行排序。虽然这种方法暗示了一种专辑排序技术,但它对非技术受众并不广泛可及,需要先进的机器学习技术知识才能使用。为了解决这个问题,我们引入了一个新的用户友好的基于 Web 的工具,允许非技术受众上传音乐曲目,一键执行该技术,并以清晰的可视化方式向用户展示结果。为了增加可用模板数量并解决先前工作的不足,我们还引入了一种新的基于 Transformer 的直接专辑排序方法。我们发现,我们的更直接的方法优于随机基线,但未达到叙事本质方法的相同性能。这两种方法都包含在我们基于 Web 的用户界面中,连同我们实现的完整副本,均可在 https://github.com/dylanashley/automatic-album-sequencing 公开获取。

关键词

引用

@article{arxiv.2411.07772,
  title  = {Automatic Album Sequencing},
  author = {Vincent Herrmann and Dylan R. Ashley and Jürgen Schmidhuber},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2411.07772},
  year   = {2024}
}

备注

presented as a late breaking demo in the 25th International Society for Music Information Retrieval Conference; 3 pages in main text + 1 page of references, 3 figures in main text; source code available at https://github.com/dylanashley/automatic-album-sequencing