基于音乐片段转录系统的现实音乐抄袭检测
人工智能
2026-02-03 v1 声音
音频与语音处理
摘要
随着音乐信息检索 (MIR) 技术的持续进步，音乐的生成与分发变得更加多样化和可及。 在此背景下，人们对音乐知识产权保护的兴趣日益增长，以保护个人的音乐版权。 本文提出了一种通过组合 various MIR 技术来检测音乐抄袭的系统。 我们开发了一个音乐片段转录系统，从音频录音中提取具有音乐意义的片段，以实现跨不同音乐格式的抄袭检测。 通过该系统，我们基于多种音乐特征计算相似度分数，这些特征可以通过全面的音乐分析进行评估。 我们的方法在音乐抄袭检测实验中显示出前景良好，所提出的方法可应用于现实音乐场景。 我们还收集了一个用于音乐相似性研究的类似音乐对 (SMP) 数据集，采用真实案例。 该数据集公开 disponible。
引用
@article{arxiv.2509.08282,
title = {Real-world Music Plagiarism Detection With Music Segment Transcription System},
author = {Seonghyeon Go},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.08282},
year = {2026}
}
备注
Accepted in APSIPA 2025 but not published yet(will be published in 2 month..), Arxiv preprint ready for references in future-works