本論文は、現代の音楽制作で一般的に使用されているサンプリング手法を自動的に識別し、サンプルの原本を検索するのが難しい課題に対処することを目的としています。この目的のために、マルチトラックデータセットを活用して人工ミックスの肯定的なペアを作成し、新しい対照学習目標を設計する自己地図学習アプローチを採用しました。提案された方法は、既存の最先端ベースラインを大きく上回り、様々なジャンルに対して強力であり、参照データベースのノイズ曲数を増やすとうまく拡張される。さらに、トレーニングパイプラインのさまざまなコンポーネントの貢献度を広く分析し、特にこの作業に高品質の分離ステムの必要性を強調します。