음악 컬렉션의 분석
많은 곡을 탐색하고 검색하거나 조직하려면 서로 다른 분석 방법을 비교할 자료가 필요하다. FMA는 음악 정보 검색 과제와 특징 학습, 처음부터 끝까지 학습하는 모델의 평가를 지원하기 위해 구성됐다.
오디오와 부가 정보
전체 길이의 고품질 오디오와 미리 계산한 특징, 곡 및 사용자 수준의 메타정보와 태그, 자유 형식 텍스트를 제공한다. 논문은 10만 6574개 트랙과 계층적으로 정리한 161개 장르를 설명한다.
평가 분할과 부분집합
학습과 검증, 시험 분할 및 세 부분집합을 제안하고 장르 인식 기준 모델을 평가한다. 전체 자료와 일부 집합의 규모를 구분해야 다른 연구의 실험 조건을 정확히 비교할 수 있다.
분할의 의미
같은 아티스트의 여러 곡이 비슷한 제작 특성을 공유할 수 있다. 음악의 일반적인 특징을 배우는지 특정 녹음 특성을 기억하는지 구분하려면 분할 방식과 평가 자료의 구성을 함께 확인해야 한다.
관련 문서
MARBLE 음악 표현 평가 / MERT / MusCALL / MuLan / Song Describer / JamendoMaxCaps