基于 Sentence BERT 的多标签跨语言自动音乐风格分类
信息检索
2025-01-08 v1 机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
音乐风格受到歌曲风格特征和观众文化偏好的共同塑造。使用歌词进行音乐风格自动分类在推荐系统、播放列表创建和图书馆组织等多个应用中具有重要价值。我们提出了一个基于sBERT生成的多语言句子嵌入的多标签跨语言风格分类系统。使用包含八个重叠风格的双语葡萄牙语-英语数据集，我们展示了该系统在一种语言上训练、在另一种语言上预测风格的能力。我们的方法优于翻译歌词并使用词袋表示的基线方法，将风格平均F1分数从0.35提高到0.69。该分类器采用one-vs-all架构，能够为单条歌词分配多个风格标签。实验结果表明，数据集集中化显著改善了跨语言性能。该方法为跨语言和文化域的风格分类提供了可扩展解决方案，推动了音乐信息检索系统的能力提升。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.03769,
title = {Multi-label Cross-lingual automatic music genre classification from lyrics with Sentence BERT},
author = {Tiago Fernandes Tavares and Fabio José Ayres},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.03769},
year = {2025}
}
备注
5 pages