台大团队发布 MQAScore：五维度细粒度评测文生音乐对齐
affige_yang · x · 2026-10-28
台大 GICE 团队（Wei-Jaw Lee、Yi-Hsuan Yang 等）提出 MQAScore，投稿 ICASSP 2027，用于细粒度文本-音乐对齐评测。
- 现有全局相似度评分（CLAP、MuQ）把所有属性压成一个分数，模型「氛围对了但乐器错了」这类失败模式被掩盖
- MQAScore 将 prompt 分解为原子音乐概念，沿五个维度（流派、乐器、情绪/主题、人声、用途）分别用大音频语言模型（LALM）回答二元问题的概率打分
- 提出基于出现/缺失标注与 LLM 引导概念替换构建验证标签，并用 Sensitivity-Invariance Ratio 衡量评测器对语义变化的敏感度
- 实验显示概念级打分能改进问答型与相似度型评测器，MQAScore 可作为全局相似度的可靠、可解释补充
论文、Demo 与代码均已公开。
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