覆盖歌曲检测的创新：基于歌词的方法

覆盖歌曲是由不同艺术家演唱的同一首歌曲的另一种版本。作为音乐产业中至关重要的组成部分，覆盖歌曲显著影响音乐文化，且经常在公共场所听见。随着在线音乐平台的兴起，这些歌曲的流行性进一步增加，常作为背景音乐或视频的配乐。虽然当前的自动识别方法对原创歌曲效果良好，但对于覆盖歌曲则不够有效，主要因为覆盖版本常常显著偏离原始作品。本文我们提出一种新方法，用于覆盖歌曲检测，该方法利用歌词。我们引入了一个新的覆盖歌曲数据集及其对应的原唱歌曲。数据集包含 5078 首覆盖歌曲和 2828 首原唱歌曲。与其他覆盖歌曲数据集不同，数据集包含原始歌曲和覆盖歌曲的标注歌词。我们在该数据集上评估了该方法，并与多个基线方法进行比较。我们的研究结果表明，该方法优于基线方法。