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J-GLOBAL ID：202202279581509232   整理番号：22A1074655

Few-Shot音楽アーティスト分類

Few-Shot Music Artist Classification

著者 (2件)： YU Tianshuai (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  鶴岡慶雅 (東大 大学院情報理工学系研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 398(SIS2021 30-44)  ページ： 32-37 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月24日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 音楽情報検索分野の一タスクとして,音楽アーティスト分類が知られている.近年では,計算機の演算能力の向上により,深層学習を用いて音楽アーティスト分類タスクを解くことが可能になり,研究が行われている.しかし,実世界のタスクではアーティストの判明した作品数が少なく,Few-Shotの条件になることも少なくない.一方で,Few-Shot音楽アーティスト分類に関する研究はほぼ行われていない.本研究はCRNNによる音楽アーティスト分類手法及び画像分類分野で広く使われている複数のFew-Shot学習手法を組み合わせ,Few-Shot音楽アーティスト分類タスクを解くことを試みた.本研究で行われた実験より,Matching Network・Prototypical network及びRelation Networkの手法はFew-Shot音楽アーティスト分類タスクに有効であることが示された.しかしながら,Few-Shot画像分類タスクで上述の手法とほぼ同じパフォーマンスを示したBaseline++はFew-Shot音楽アーティスト分類のタスクで良い結果を達成できなかった.音楽アーティスト分類と画像分類のドメイン差が示された.(著者抄録)

シソーラス用語： 検索 ,  *スペシャリスト ,  パターン分類 ,  機械学習 ,  特徴抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  *音声認識 ,  組合せ
準シソーラス用語： *アーティスト ,  音楽情報検索 ,  再帰型ニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (16件)：

• Z. Nasrullah and Y. Zhao, “Music artist classification with convolutional recurrent neural networks,” 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)IEEE, pp.1-8 2019.
• A. Van Den Oord, S. Dieleman, H. Zen, K. Simonyan, O. Vinyals, A. Graves, N. Kalchbrenner, A.W. Senior, and K. Kavukcuoglu, “Wavenet: A generative model for raw audio.,” SSW, vol.125, p.2, 2016.
• X. Zhang, Y. Gao, Y. Yu, and W. Li, “Music artist classification with wavenet classifier for raw waveform audio data,” arXiv preprint arXiv:2004.04371, pp.●●-●●, 2020.
• B. Whitman, G. Flake, and S. Lawrence, “Artist detection in music with minnowmatch,” Neural Networks for Signal Processing XI: Proceedings of the 2001 IEEE Signal Processing Society Workshop (IEEE Cat. No. 01TH8584)IEEE, pp.559-568 2001.
• D.P.W. Ellis, “Classifying music audio with timbral and chroma features,” ISMIR, 2007.

タイトルに関連する用語 (3件)： 音楽 ,  アーティスト ,  分類