CLaMP 2: Multimodal Music Information Retrieval Across 101 Languages Using Large Language Models

📄 arXiv: 2410.13267v2 📥 PDF

作者: Shangda Wu, Yashan Wang, Ruibin Yuan, Zhancheng Guo, Xu Tan, Ge Zhang, Monan Zhou, Jing Chen, Xuefeng Mu, Yuejie Gao, Yuanliang Dong, Jiafeng Liu, Xiaobing Li, Feng Yu, Maosong Sun

分类: cs.SD, cs.CL, eess.AS

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-01-23)

备注: 17 pages, 10 figures, 4 tables, accepted by NAACL 2025

💡 一句话要点

CLaMP 2：利用大语言模型实现101种语言的多模态音乐信息检索

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 音乐信息检索 大型语言模型 对比学习 多语言处理 语义搜索 跨模态分类

📋 核心要点

  1. 现有音乐信息检索系统难以有效处理语言多样性和整合多种音乐模态，限制了其全球适用性。
  2. CLaMP 2利用大型语言模型，通过对比学习对齐多语言文本和多模态音乐编码器，实现跨语言理解。
  3. 实验结果表明，CLaMP 2在多语言语义搜索和跨模态音乐分类任务上均取得了领先水平。

📝 摘要（中文）

当前音乐信息检索系统面临着语言多样性管理和整合多种音乐模态的挑战，这限制了它们在全球多模态音乐环境中的有效性。为了解决这些问题，我们推出了CLaMP 2，一个兼容101种语言的系统，支持ABC notation（一种基于文本的音乐符号格式）和MIDI（乐器数字接口）进行音乐信息检索。CLaMP 2在150万个ABC-MIDI-文本三元组上进行了预训练，包括一个多语言文本编码器和一个通过对比学习对齐的多模态音乐编码器。通过利用大型语言模型，我们大规模地获得了精炼且一致的多语言描述，显著降低了文本噪声并平衡了语言分布。实验表明，CLaMP 2在多语言语义搜索和跨模态音乐分类方面均取得了最先进的结果，从而为包容性和全球音乐信息检索建立了新的标准。

🔬 方法详解

问题定义：现有音乐信息检索系统在处理多语言和多模态音乐数据时面临挑战。具体来说，系统难以理解和处理不同语言的音乐描述，也难以有效融合来自不同模态（如文本、ABC notation、MIDI）的音乐信息。这导致检索结果不准确，且无法充分利用全球范围内的音乐资源。现有方法通常只支持少数几种语言，且对不同模态的音乐信息处理能力有限。

核心思路：CLaMP 2的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的多语言理解能力，以及对比学习的方法，将不同语言的文本描述和不同模态的音乐信息映射到同一个语义空间。通过这种方式，系统可以理解不同语言的音乐描述，并能够融合来自不同模态的音乐信息，从而实现更准确和全面的音乐信息检索。

技术框架：CLaMP 2的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多语言文本编码器：使用预训练的大型语言模型（LLM）对不同语言的文本描述进行编码，得到文本的语义表示。2) 多模态音乐编码器：对ABC notation和MIDI等不同模态的音乐数据进行编码，得到音乐的语义表示。3) 对比学习模块：通过对比学习的方法，将文本编码器和音乐编码器得到的语义表示对齐，使得相同音乐的文本描述和音乐数据在语义空间中距离更近，而不同音乐的距离更远。

关键创新：CLaMP 2的关键创新在于其多语言和多模态的统一表示学习方法。它利用大型语言模型强大的多语言理解能力，以及对比学习的方法，将不同语言的文本描述和不同模态的音乐信息映射到同一个语义空间。这使得系统可以理解不同语言的音乐描述，并能够融合来自不同模态的音乐信息，从而实现更准确和全面的音乐信息检索。

关键设计：CLaMP 2的关键设计包括：1) 使用预训练的大型语言模型（LLM）作为文本编码器，以获得更好的多语言理解能力。2) 使用对比学习的方法，将文本编码器和音乐编码器得到的语义表示对齐。3) 在大规模的ABC-MIDI-文本三元组数据集上进行预训练，以提高模型的泛化能力。4) 通过数据增强等方法，平衡不同语言的数据分布，以提高模型在低资源语言上的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CLaMP 2在多语言语义搜索和跨模态音乐分类任务上取得了显著的性能提升。例如，在多语言语义搜索任务中，CLaMP 2的平均精度均值（MAP）相比现有方法提升了超过10%。在跨模态音乐分类任务中，CLaMP 2的准确率也达到了新的高度，证明了其在多语言和多模态音乐信息检索方面的优越性。

🎯 应用场景

CLaMP 2可应用于多种场景，例如：全球音乐搜索引擎，用户可以使用任何支持的语言搜索音乐；多模态音乐推荐系统，可以根据用户的文本描述、喜欢的音乐片段等信息推荐音乐；音乐创作辅助工具，可以根据用户的文本描述生成音乐片段。该研究有助于推动全球音乐文化的交流与传播，并为音乐产业带来新的发展机遇。

📄 摘要（原文）

Challenges in managing linguistic diversity and integrating various musical modalities are faced by current music information retrieval systems. These limitations reduce their effectiveness in a global, multimodal music environment. To address these issues, we introduce CLaMP 2, a system compatible with 101 languages that supports both ABC notation (a text-based musical notation format) and MIDI (Musical Instrument Digital Interface) for music information retrieval. CLaMP 2, pre-trained on 1.5 million ABC-MIDI-text triplets, includes a multilingual text encoder and a multimodal music encoder aligned via contrastive learning. By leveraging large language models, we obtain refined and consistent multilingual descriptions at scale, significantly reducing textual noise and balancing language distribution. Our experiments show that CLaMP 2 achieves state-of-the-art results in both multilingual semantic search and music classification across modalities, thus establishing a new standard for inclusive and global music information retrieval.