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Audio-Based Detection of Explicit Content in Music

  • Deezer Research and Development
  • Institut Polytechnique de Paris

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We present a novel automatic system for performing explicit content detection directly on the audio signal. Our modular approach uses an audio-to-character recognition model, a keyword spotting model associated with a dictionary of carefully chosen keywords, and a Random Forest classification model for the final decision. To the best of our knowledge, this is the first explicit content detection system based on audio only. We demonstrate the individual relevance of our modules on a set of sub-tasks and compare our approach to a lyrics-informed oracle and an end-to-end naive architecture. The results obtained are encouraging with a F1-score of 67% on a industrial scale explicit content dataset.

langue originaleAnglais
titre2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2020 - Proceedings
EditeurInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Pages526-530
Nombre de pages5
ISBN (Electronique)9781509066315
Les DOIs
étatPublié - 1 mai 2020
Evénement2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2020 - Barcelona, Espagne
Durée: 4 mai 20208 mai 2020

Série de publications

NomICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings
Volume2020-May
ISSN (imprimé)1520-6149

Une conférence

Une conférence2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2020
Pays/TerritoireEspagne
La villeBarcelona
période4/05/208/05/20

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Audio-Based Detection of Explicit Content in Music ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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