Klassifikation av musikgenrer, särskilt med enbart texter, är fortfarande ett utmanande ämne i Music Information Retrieval. I denna studie tillämpar vi återkommande neurala nätverksmodeller för att klassificera en stor datauppsättning intakta låttexter. Som texter uppvisar en hierarkisk lagerstruktur-där ord kombineras för att bilda linjer, linjer bildar segment, och segment bildar en komplett låt-vi anpassar ett hierarkiskt uppmärksamhetsnätverk (HAN) för att utnyttja dessa lager och dessutom lära sig betydelsen av ord, linjer och segment. Vi testar modellen över en 117-genre dataset och en reducerad 20-genre dataset. Experimentella resultat visar att HAN överträffar både icke-neurala modeller och enklare neurala modeller, samtidigt som de klassificerar över ett högre antal genrer än tidigare forskning. Genom inlärningsprocessen kan vi också visualisera vilka ord eller linjer i en låt modellen anser vara viktiga för att klassificera genren. Som ett resultat av detta ger HAN insikter, från ett beräkningsperspektiv, i lyrisk struktur och språkfunktioner som skiljer musikaliska genrer.
I REF använde författarna ett hierarkiskt uppmärksamhetsnätverk för att utföra uppgiften i en stor datauppsättning på nästan en halv miljon låttexter, med en noggrannhet på mer än 45 %.
Lyrics-Based Music Genre Classification Using a Hierarchical Attention Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}