Lyrics Segmentation: Textual Macrostructure Detection using Convolutions

Michael Fell 1 Yaroslav Nechaev Elena Cabrio 2 Fabien Gandon 2
2 WIMMICS - Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , Laboratoire I3S - SPARKS - Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems
Résumé : Les paroles de chansons contiennent des passages qui se répètent et sont corrélés aux répétitions trouvé dans la musique qui les accompagne. Ces répétitions dans les textes de chansons ont montré leur utilité pour la segmentation des paroles qui est une étape préalable fondamentale dans la détection automatique des blocs de construction d’une chanson (ex. le refrain, les couplets). Dans cet article, nous améliorons l’état de l’art de la segmentation des paroles en concevant un réseau de neurones convolutif pour cette tâche et expérimentons de nouvelles caractéristiques pour aller vers une détection plus profonde de la macrostructure des paroles.
Type de document :
Communication dans un congrès
Conference on Computational Linguistics, Aug 2018, Santa Fe, New Mexico, United States. Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics, pp.2044-2054
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01883561
Contributeur : Michael Fell <>
Soumis le : vendredi 28 septembre 2018 - 12:17:27
Dernière modification le : mardi 27 novembre 2018 - 11:58:57

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  • HAL Id : hal-01883561, version 1

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Michael Fell, Yaroslav Nechaev, Elena Cabrio, Fabien Gandon. Lyrics Segmentation: Textual Macrostructure Detection using Convolutions. Conference on Computational Linguistics, Aug 2018, Santa Fe, New Mexico, United States. Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics, pp.2044-2054. 〈hal-01883561〉

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