摘要

本文探讨了音乐时代识别的问题，这是一个在音乐分类和推荐系统中具有重要应用的任务。传统的音乐分类通常依赖于歌曲的发布年份，但在许多情况下，这一信息可能不可用。为此，论文提出了一种基于监督对比学习和艺术家信息的新型音乐时代识别方法。该方法通过音频和艺术家信息的结合，提高了音乐时代分类的准确性，特别是在处理数据不平衡和细微的时代差异时表现出色。

原理

论文的核心在于利用监督对比学习（Supervised Contrastive Learning, SUC）和多模态对比学习（MultiModal Contrastive, MMC）框架来提高音乐时代识别的准确性。监督对比学习通过强制相同时代的音乐在嵌入空间中靠近，不同时代的音乐远离，从而学习到更鲁棒的表示。MMC框架则进一步结合了音频和艺术家信息，通过对比学习优化这些多模态输入的表示，使得同一艺术家的音乐在嵌入空间中更加聚集。

流程

1. 音频特征提取：使用卷积神经网络（CNN）从音频中提取特征。
2. 艺术家信息编码：利用Sentences-BERT对艺术家传记文本进行编码。
3. 多模态融合：将音频和艺术家信息的嵌入通过多模态融合模块结合。
4. 对比学习训练：应用监督对比损失（EC损失）和多模态对比损失（MMC损失）进行训练，优化模型参数。
5. 分类预测：最终使用优化后的模型对音乐进行时代分类。

应用

该技术在音乐推荐系统、播放列表生成和音乐数据分析等领域具有广泛的应用前景。通过准确识别音乐的时代背景，可以为用户提供更加个性化和情境化的音乐体验，同时也为音乐研究和市场分析提供了新的工具。