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Learning Shared Vector Representations of Lyrics and Chords in Music

机译:学习音乐中歌词和和弦的共享矢量表示

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摘要

Music has a powerful influence on a listener's emotions. In this paper, we represent lyrics and chords in a shared vector space using a phrase-aligned chord-and-lyrics corpus. We show that models that use these shared representations predict a listener's emotion while hearing musical passages better than models that do not use these representations. Additionally, we conduct a visual analysis of these learnt shared vector representations and explain how they support existing theories in music. This work adds to our understanding of how lyrics and chords interact with one another in music and bears applications in music emotion recognition tasks and music information retrieval.
机译:音乐对听众的情绪有很大的影响。在本文中,我们使用短语对齐的和弦和歌词库来表示共享向量空间中的歌词和和弦。我们表明,与不使用这些表示的模型相比,使用这些共享的表示的模型可以更好地预测听众的情绪,同时还能听到音乐段落。此外,我们对这些学习的共享矢量表示进行视觉分析,并解释它们如何支持音乐中的现有理论。这项工作加深了我们对歌词和和弦在音乐中如何相互作用的理解,并在音乐情感识别任务和音乐信息检索中得到了应用。

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