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講演抄録/キーワード
講演名 2022-03-03 14:45
Few-Shot音楽アーティスト分類
于 天帥鶴岡慶雅東大SIS2021-36
抄録 (和) 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. 
(英) Music artist classification is known as a task in the field of Music Information Retrieval(MIR). Recently, due to the improvement of calculation efficiency, it becomes possible to solve the music artist classification task using deep learning. However, in real-world cases, labeled music pieces of each artist might be limited, making the task a few-shot learning task. Unfortunately, hardly any research about few-shot music artist classification has been reported. In this research, we combine a music artist classification method using CRNN and several few-shot learning algorithms well known in the field of image classification to tackle with the few-shot music artist classification task. In our experiment, Matching Network, Prototypical Network and Relation Network are shown effective. However, Baseline++, which is reported to be as effective as mentioned few-shot learning methods, performs poorly in the few-shot music artist classification task. This shows the differences between the domain of music artist classification and the domain of image classification.
キーワード (和) 音楽情報検索 / 音楽アーティスト分類 / Few-Shot学習 / / / / /  
(英) Music Information Retrieval / Music Artist Classification / Few-Shot Learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 398, SIS2021-36, pp. 32-37, 2022年3月.
資料番号 SIS2021-36 
発行日 2022-02-24 (SIS) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SIS2021-36

研究会情報
研究会 SIS  
開催期間 2022-03-03 - 2022-03-04 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ソフトコンピューティング,一般 
テーマ(英) Soft Computing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIS 
会議コード 2022-03-SIS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Few-Shot音楽アーティスト分類 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Few-Shot Music Artist Classification 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 音楽情報検索 / Music Information Retrieval  
キーワード(2)(和/英) 音楽アーティスト分類 / Music Artist Classification  
キーワード(3)(和/英) Few-Shot学習 / Few-Shot Learning  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 于 天帥 / Tianshuai Yu / ウ テンスイ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
Tokyo University (略称: Tokyo Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 鶴岡 慶雅 / Yoshimasa Tsuruoka / ツルオカ ヨシマサ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
Tokyo University (略称: Tokyo Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-03-03 14:45:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 SIS 
資料番号 SIS2021-36 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.398 
ページ範囲 pp.32-37 
ページ数
発行日 2022-02-24 (SIS) 


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