arXiv Artificial Intelligence· Chi-En Dai, Chih-Pin Tan, Yi-Hsuan Yang·· 4 小时前AI 评分18
大语言模型用文本与多模态上下文学习预测音乐效价与唤醒度
Predicting Music Valence and Arousal via Textual and Multimodal In-Context Learning in Large Language Models
AI 导读
研究用大语言模型的上下文学习（ICL）改进连续音乐效价与唤醒度预测，由小型任务专用基础模型先给出初始预测，再用辅助数据集的上下文示例进行修正。基于歌词与生成音频描述文本的 ICL 在 80 个示例下将效价 R² 从 0.110 提升至 0.427，融合原始音频的多模态版本仅用 10 个示例即达 0.346。实验以 MER60 数据集整体作为留出测试集，表明免训练 ICL 可作为推理阶段策略。
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