음악 자동 태그 지정
음악 자동 태그 지정은 기계 학습을 사용하여 노래를 듣고 장르, 분위기, 악기, 템포와 같은 설명 레이블을 자동으로 첨부합니다.
개요
It powers the search, recommendation, and organization features behind every major streaming service.
심층 분석
음악 자동 태그 지정은 레이블 지정을 다중 레이블 분류 문제로 처리합니다. 단일 트랙은 동시에 '록', '에너지' 및 '기타 기반'이 될 수 있습니다. 최신 시스템은 원시 오디오를 멜 스펙트로그램(소리의 시간-주파수 이미지)으로 변환하고 MagnaTagATune, Million Song Dataset 또는 MTG-Jamendo와 같은 데이터 세트에서 훈련된 컨볼루션 또는 변환기 기반 신경망을 통해 이를 공급합니다. 모델은 가능한 각 태그에 대한 확률을 출력합니다. 사람이 적용한 태그는 시끄럽고 불완전하기 때문에 훈련이 어렵고 레이블이 불균형합니다. 동일한 백본은 자체 감독 오디오 모델에서 점점 더 많이 나오므로 각 태그에 대해 별도의 모델을 구축하는 대신 단일 표현으로 태그 지정, 추천 및 유사성 검색을 제공합니다.
기술적 통찰력
오디오는 짧은 중첩 프레임으로 분할되고, 단시간 푸리에 변환을 통해 변환되며, 인간의 음조 인식을 모방하는 멜 스케일로 매핑됩니다. CNN은 이 스펙트로그램을 이미지처럼 읽고 고조파 패턴, 리듬 및 음색에 대한 필터를 학습합니다. 태그는 독립적이고 비배타적이며 수백 개의 가능한 레이블에 걸쳐 이진 교차 엔트로피로 최적화되어 있기 때문에 마지막 레이어는 시그모이드 활성화(소프트맥스 아님)를 사용합니다.
전략적 영향
접근 및 도달
전사, 내레이션, 음성 인터페이스를 통해 접근성을 향상시킵니다.
비용 및 예산
미디어 팀은 더 적은 예산으로 세련된 오디오를 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
속도와 규모
고객 대면 시스템은 음성 상호 작용을 더 큰 규모로 처리할 수 있습니다.
음악 자동 태그 지정의 미래
자동 태깅은 CLAP와 같은 오디오 언어 모델을 기반으로 구축된 개방형 어휘, 텍스트 쿼리 가능 시스템으로 전환되고 있습니다. 여기서 사용자는 사전 정의된 태그 없이 '공부를 위한 꿈같은 신디사이저 트랙'을 검색합니다. 생성적 음악 도구와의 긴밀한 결합, 희귀 장르 및 비서구 음악 처리 개선, 개인정보 보호를 위한 기기 내 태그 지정 등을 기대하세요. 별개의 태그가 아닌 트랙에 대한 완전한 자연어 설명을 작성하는 캡션 모델이 다음 개척지입니다.
실제 구현
장르와 분위기로 새 업로드에 태그를 지정하여 'Discover Weekly' 스타일 추천을 강화하는 Spotify 및 유사한 서비스
비디오 편집자가 '고양된 기업' 또는 '긴장된 영화'를 통해 수백만 개의 스톡 트랙을 필터링할 수 있는 프로덕션 음악 라이브러리
BPM, 키, 에너지를 자동 감지하여 트랙을 자동으로 정렬하고 비트매칭할 수 있는 DJ 소프트웨어
노래를 광고 개요에 맞추기 위해 악기 연주와 분위기에 태그를 지정하는 음악 라이선스 플랫폼
위험 및 가드레일
동의가 없으면 음성 오용 및 명의 도용 위험이 높아집니다.
악센트, 방언 또는 시끄러운 환경에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다.
합성 오디오는 명확한 라벨링이 없으면 실제 음성으로 오인될 수 있습니다.
구현 로드맵
음성 캡처, 복제 및 재사용에 대한 명시적인 동의를 얻습니다.
다양한 화자와 배경 조건에서 품질을 테스트합니다.
사람이 출력을 검토하거나 승인해야 하는 시기를 정의합니다.
합성 오디오에 라벨을 붙이고 책임을 묻기 위해 출처 기록을 보관하세요.
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다음 가이드
Transformers를 사용한 음악 태깅
자주 묻는 질문
What is Music Auto-Tagging?
음악 자동 태그 지정은 기계 학습을 사용하여 노래를 듣고 장르, 분위기, 악기, 템포와 같은 설명 레이블을 자동으로 첨부합니다. 모든 주요 스트리밍 서비스의 검색, 추천 및 구성 기능을 강화합니다.
음악 자동 태깅이 출력 레이어에서 소프트맥스 대신 시그모이드 활성화를 사용하는 이유는 무엇입니까?
자동 태그 지정은 다중 레이블입니다. 트랙은 동시에 '록', '에너제틱' 및 '기타'일 수 있으므로 각 태그에는 시그모이드를 통한 자체 독립 확률이 필요합니다.
대부분의 최신 자동 태깅 모델은 신경망에 어떤 입력 표현을 제공합니까?
오디오는 일반적으로 CNN이 사진처럼 처리할 수 있는 시간-주파수 이미지인 멜-스펙트로그램으로 변환됩니다.
일반 선형 주파수 스케일 대신 멜 스케일을 사용하는 이유는 무엇입니까?
멜 스케일은 인간의 피치 인식과 일치하도록 주파수를 배치하여 우리 귀가 가장 중요하게 여기는 낮은 주파수에 더 많은 해상도를 제공합니다.
실제 데이터세트에서 자동 태그 추가 모델을 교육할 때 주요 과제는 무엇입니까?
크라우드 소싱 태그는 일관성이 없으며 많은 유효한 태그가 누락되어 있으며 일부 태그는 다른 태그보다 훨씬 자주 나타나 학습을 더 어렵게 만듭니다.
음악 자동 태깅 시스템을 훈련하고 벤치마킹하는 데 일반적으로 사용되는 데이터 세트는 무엇입니까?
MagnaTagATune은 Million Song Dataset 및 MTG-Jamendo와 함께 음악 태깅을 위한 표준 벤치마크입니다. ImageNet은 이미지용, SQuAD는 텍스트 QA용, LibriSpeech는 음성용입니다.