There is a wide variety of music similarity detection algorithms, while discussions about music plagiarism in the real world are often based on audience perceptions. Therefore, we aim to conduct a study to examine the key criteria of human perception of music plagiarism, focusing on the three commonly used musical features in similarity analysis: melody, rhythm, and chord progression. After identifying the key features and levels of variation humans use in perceiving musical similarity, we propose a LLM-as-a-judge framework that applies a systematic, step-by-step approach, drawing on modules that extract such high-level attributes.


翻译:尽管存在多种音乐相似性检测算法,但现实世界中关于音乐抄袭的讨论往往基于听众的感知。因此,本研究旨在探讨人类感知音乐抄袭的关键标准,重点关注相似性分析中常用的三种音乐特征:旋律、节奏与和声进行。在识别出人类感知音乐相似性所依据的关键特征及变化层级后,我们提出了一种LLM-as-a-judge框架,该框架采用系统化的分步方法,并依托于提取此类高层级属性的功能模块。

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