Automatic Album Sequencing

要約

アルバムの順序付けは、アルバム制作プロセスの重要な部分です。
最近、コレクション内のアイテムの物語の本質を抽出することによって、独立したメディアの一般的なコレクションを順序付けする、データ駆動型のアプローチが提案されました。
このアプローチはアルバムの順序付け技術を暗示していますが、技術的に低い聴衆には広くアクセスできるものではなく、使用するには機械学習技術に関する高度な知識が必要です。
これに対処するために、私たちは新しいユーザーフレンドリーな Web ベースのツールを導入しました。このツールを使用すると、技術に詳しくない視聴者でも音楽トラックをアップロードし、ワンクリックでこのテクニックを実行し、結果をきれいな視覚化でユーザーに表示できます。
ユーザーが利用できるテンプレートの数を増やし、以前の作業の欠点に対処するために、新しいダイレクト トランスフォーマー ベースのアルバム シーケンス方法も導入しました。
私たちのより直接的な方法はランダムなベースラインを上回っていますが、物語の本質のアプローチと同じパフォーマンスには達していないことがわかりました。
どちらのメソッドも Web ベースのユーザー インターフェイスに含まれており、これは実装の完全なコピーとともに https://github.com/dylanashley/automatic-album-sequencing で公開されています。

要約(オリジナル)

Album sequencing is a critical part of the album production process. Recently, a data-driven approach was proposed that sequences general collections of independent media by extracting the narrative essence of the items in the collections. While this approach implies an album sequencing technique, it is not widely accessible to a less technical audience, requiring advanced knowledge of machine learning techniques to use. To address this, we introduce a new user-friendly web-based tool that allows a less technical audience to upload music tracks, execute this technique in one click, and subsequently presents the result in a clean visualization to the user. To both increase the number of templates available to the user and address shortcomings of previous work, we also introduce a new direct transformer-based album sequencing method. We find that our more direct method outperforms a random baseline but does not reach the same performance as the narrative essence approach. Both methods are included in our web-based user interface, and this — alongside a full copy of our implementation — is publicly available at https://github.com/dylanashley/automatic-album-sequencing

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