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2025-03-06 更新
HarmonySet: A Comprehensive Dataset for Understanding Video-Music Semantic Alignment and Temporal Synchronization
Authors:Zitang Zhou, Ke Mei, Yu Lu, Tianyi Wang, Fengyun Rao
This paper introduces HarmonySet, a comprehensive dataset designed to advance video-music understanding. HarmonySet consists of 48,328 diverse video-music pairs, annotated with detailed information on rhythmic synchronization, emotional alignment, thematic coherence, and cultural relevance. We propose a multi-step human-machine collaborative framework for efficient annotation, combining human insights with machine-generated descriptions to identify key transitions and assess alignment across multiple dimensions. Additionally, we introduce a novel evaluation framework with tasks and metrics to assess the multi-dimensional alignment of video and music, including rhythm, emotion, theme, and cultural context. Our extensive experiments demonstrate that HarmonySet, along with the proposed evaluation framework, significantly improves the ability of multimodal models to capture and analyze the intricate relationships between video and music.
本文介绍了HarmonySet，这是一个为了推进视频音乐理解而设计的综合数据集。HarmonySet包含48,328个多样化的视频音乐对，并注明了关于节奏同步、情感对齐、主题连贯性和文化相关性的详细信息。我们提出了一种多步骤的人机协同框架，进行有效标注，结合人类洞察力和机器生成的描述来识别关键过渡并评估多个维度的对齐情况。此外，我们还介绍了一个新颖的评价框架，包括任务和指标，以评估视频和音乐的多维对齐，包括节奏、情感、主题和文化背景。我们的大量实验表明，HarmonySet以及所提出的评估框架，能够显著提高多模式模型捕捉和分析视频和音乐之间复杂关系的能力。
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PDF Accepted at CVPR 2025. Project page: https://harmonyset.github.io/
Summary：
本文介绍了HarmonySet数据集，该数据集旨在推动视频音乐理解的发展。HarmonySet包含48,328个多样化的视频音乐对，并详细标注了节奏同步、情感对齐、主题连贯性和文化相关性等信息。文章提出了一种多步骤的人机协同标注框架，结合人类洞察力和机器生成的描述来识别关键过渡并评估多个维度的对齐情况。此外，还引入了一个新的评估框架，包括任务和指标，以评估视频和音乐的多个维度的对齐情况，如节奏、情感、主题和文化背景。实验表明，HarmonySet数据集以及提出的评估框架可以显著提高多模式模型捕捉和分析视频和音乐之间复杂关系的能力。
Key Takeaways:
- HarmonySet是一个旨在推动视频音乐理解发展的综合数据集。
- 数据集包含48,328个视频音乐对，标注了节奏同步、情感对齐、主题连贯性和文化相关性等信息。
- 提出了一种人机协同标注框架，用于高效标注并识别视频音乐对的关键过渡和多个维度的对齐情况。
- 引入了一个评估视频和音乐的多个维度对齐的新的评估框架。
- 该数据集和评估框架提高了多模式模型捕捉和分析视频和音乐之间复杂关系的能力。
- 数据集注重文化相关性，有助于理解和分析不同文化背景下的视频音乐关系。
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