Aug, 2023

可演唱歌词翻译的计算评估框架

PDF
TL;DR本文介绍了一个计算框架，旨在定量评估可唱译歌词，该框架无缝地融合了歌曲、语言和文化维度；通过收集一个可唱歌词数据集，并进行可唱和不可唱歌词的比较分析，我们验证了我们框架的有效性；我们的多学科方法揭示了歌曲翻译艺术的关键因素，并为未来的计算歌词翻译评估奠定了坚实基础。
lyric translationsingable lyricquantitative evaluationmusical structuresemantic similarity
发现论文，激发创造
  • 跨越边界的歌曲：可唱和可控的神经歌词翻译

    本文将词曲翻译形式化成有约束的翻译问题，将翻译学文献的理论指导和实践技术转化为协助序列生成的神经机器翻译方法，探索更好的适应方法，并应用于英文到中文的词曲翻译系统。

    May, 2023

  • 歌词相似性感知的计算分析

    比较分析了计算模型和人类感知中的歌词相似性，发现基于预训练 BERT 模型嵌入、歌曲音频和音素特征的计算模型能够准确表示感知中的歌词相似性，这一发现为相似性推荐系统的发展提供了伪标签和客观评估指标。

    Apr, 2024

  • 韩流歌词翻译：数据集、分析和神经建模

    介绍了一个新颖的可唱歌曲翻译数据集，其中 89% 为 K-pop 歌词，并利用该数据集揭示了 K-pop 歌词翻译的独特特点及构建了神经歌词翻译模型，强调了为可唱歌曲翻译专门开发数据集的重要性。

    Sep, 2023

  • 歌曲中的美感翻译：联合学习调整旋律与翻译歌词

    本文提出了一种新颖的编码器 - 解码器框架 ——Lyrics-Melody Translation with Adaptive Grouping (LTAG)，通过自适应音符分组模块，可以同时翻译源歌词并确定每个解码步骤中对齐音符的数量，通过注释数据和后翻译使用大量的增广数据，实现了自动歌曲翻译的完整解决方案，并在英汉歌曲翻译数据集上进行实验，结果表明模型在自动和人类评估中均有效。

    Mar, 2023

  • LyricSIM：西班牙歌词相似性检测的新数据集与基准

    本文介绍了一个用于歌词语义相似度任务的新数据集和基准。通过一项集体注释实验，我们获得了 676 个高质量的注释对，并评估了各种最先进的单语和多语言语言模型的性能，以建立未来学术和工业应用的基准结果。

    Jun, 2023

  • 结合学习的歌词结构和词汇以提高歌词生成

    本文提出一种机制，将两个分别训练的语言模型结合起来，旨在生成符合期望歌曲结构的输出，同时提供丰富的词汇量，从而提高其创造力。

    Nov, 2018

  • 基于音节结构和上下文的汉语歌词条件生成

    介绍了一种用于生成汉语歌词的模型，该模型基于原始旋律并考虑了汉语音节结构及语义。通过使用多通道序列到序列模型，同时考虑词组结构和语义，其中一个用于编码音节结构，另一个用于语义编码。使用大规模的汉语歌词语料库进行模型训练，并通过自动和人工评估验证了模型的有效性。是目前关于考虑音乐和语言的双重视角的汉语歌词生成较少的报告之一。

    Jun, 2019

  • 从歌词中生成神经元旋律

    本文提出了一种基于序列到序列框架，利用神经编码器和分层解码器，结合自然语言和旋律创作音乐曲调及准确标定的模型，并在 18,451 首流行歌曲中的歌词 - 旋律匹配对上进行了实验，论文通过人工评估证明了模型生成的旋律比基线模型更优秀。

    Sep, 2018

  • SongComposer: 歌曲生成中用于歌词和旋律创作的大型语言模型

    SongComposer 是一种创新的基于 LLM 的歌曲作曲技术，通过利用 LLM 的能力来理解和生成具有象征性歌曲表示的旋律和歌词，通过符号化歌曲表示的方式，使 LLM 能够像人类一样明确地作曲，通过 SongCompose-PT 预训练数据集的收集和充分的预训练，SongComposer 在歌词到旋律生成、旋律到歌词生成、歌曲延续和文本到歌曲创作等领域展现出优越的性能。

    Feb, 2024

  • 无监督的旋律引导歌词生成

    本文提出了一种基于分层框架和旋律 - 歌词对齐的歌词生成模型，能够在没有旋律 - 歌词对齐数据的情况下，通过对内容进行控制生成更可唱、更易懂、更连贯和有韵律的高质量歌词。

    May, 2023