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通过音乐与舞蹈符号学关联学习具身语义

计算机视觉与模式识别 2021-12-13 v1 机器学习 声音 音频与语音处理

摘要

音乐语义是具身的,即意义在生物学上由人体与大脑为中介并植根于此。这种具身认知视角也解释了为何音乐结构会调节运动与体感知觉。我们在统计计算模型中利用这一认知特性,将舞蹈视为音乐感知的代理,学习音乐音频与舞蹈视频之间的符号学关联。我们在一个跨模态检索任务中评估该模型有效捕捉底层语义的能力。经统计显著性检验验证的定量结果,强化了音乐中具身认知的证据体系,并表明该模型能为舞蹈视频查询推荐音乐音频,反之亦然。

关键词

引用

@article{arxiv.1903.10534,
  title  = {Learning Embodied Semantics via Music and Dance Semiotic Correlations},
  author = {Francisco Afonso Raposo and David Martins de Matos and Ricardo Ribeiro},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1903.10534},
  year   = {2021}
}

备注

24 pages, 1 figure, 5 tables