MQAScore: 基于大型音频语言模型的细粒度文本-音乐对齐评估

MQAScore 提出利用大型音频语言模型在 5 个维度验证原子音乐概念，以替代全局相似度评分。 该方法构建了基于 LLM 引导的概念替换验证标签，并提出了敏感性不变比（Sensitivity-Invariance Ratio）以评估评估器的可靠性。 实验表明 MQAScore 相比传统方法，是文本到音乐对齐更可靠且可解释的细粒度补充指标。