라벨 없는 음악 표현
음악에 라벨을 붙이는 데 드는 비용을 줄이기 위해 오디오 자체에서 표현을 학습한다. SimCLR 접근을 음악에 적용하고 여러 오디오 증강을 연결하는 학습 구성을 제시한다.
분류로 표현 평가
MagnaTagATune과 Million Song 자료에서 음악 분류를 평가한다. 학습한 표현 위에 선형 분류기를 학습하는 설정을 통해 표현에 담긴 정보의 활용성을 살핀다.
적은 라벨과 전이
영역이 다른 자료로 표현을 옮겨 사용하는 경우와 적은 수의 라벨 곡으로 분류기를 학습하는 경우를 시험한다. 사전 학습과 후속 분류 학습에서 사용하는 라벨의 범위를 구분해야 한다.
증강과 음악 정보
음악에서는 어떤 변화가 의미를 보존하는지가 과제에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어 악기 인식과 조성 추정은 필요한 정보가 다르므로 증강이 목표 과제의 중요한 단서를 없애지 않는지 확인해야 한다.
관련 문서
BYOL-A / MERT / MusCALL / MARBLE 음악 표현 평가 / COLA 오디오 표현 / HEAR 오디오 표현 평가