論文の概要: Melody-Conditioned Lyrics Generation with SeqGANs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14709v1
- Date: Wed, 28 Oct 2020 02:35:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 06:37:52.469176
- Title: Melody-Conditioned Lyrics Generation with SeqGANs
- Title(参考訳): SeqGANを用いたメロディ合成歌詞生成
- Authors: Yihao Chen, Alexander Lerch
- Abstract要約: 本稿では,SeqGAN(Sequence Generative Adversarial Networks)に基づく,エンドツーエンドのメロディ条件付き歌詞生成システムを提案する。
入力条件が評価指標に悪影響を及ぼすことなく,ネットワークがより有意義な結果が得られることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 81.2302502902865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic lyrics generation has received attention from both music and AI
communities for years. Early rule-based approaches have~---due to increases in
computational power and evolution in data-driven models---~mostly been replaced
with deep-learning-based systems. Many existing approaches, however, either
rely heavily on prior knowledge in music and lyrics writing or oversimplify the
task by largely discarding melodic information and its relationship with the
text. We propose an end-to-end melody-conditioned lyrics generation system
based on Sequence Generative Adversarial Networks (SeqGAN), which generates a
line of lyrics given the corresponding melody as the input. Furthermore, we
investigate the performance of the generator with an additional input
condition: the theme or overarching topic of the lyrics to be generated. We
show that the input conditions have no negative impact on the evaluation
metrics while enabling the network to produce more meaningful results.
- Abstract(参考訳): 自動歌詞生成は、音楽とAIコミュニティの両方から長年注目を集めてきた。
初期のルールベースのアプローチは、データ駆動モデルにおける計算能力と進化の増大により----主にディープラーニングベースのシステムに置き換えられた。
しかし、既存の多くのアプローチは、音楽や歌詞の以前の知識に大きく依存するか、メロディ的な情報とテキストとの関係を大きく捨ててタスクを単純化する。
本稿では,対応するメロディを入力とする歌詞列を生成するシーケンス生成広告ネットワーク(seqgan)に基づく,エンド・ツー・エンドのメロディ条件付き歌詞生成システムを提案する。
さらに,生成する歌詞のテーマやオーケストレートといった,追加の入力条件によるジェネレータの性能についても検討する。
入力条件が評価指標に悪影響を与えることはなく,ネットワークがより有意義な結果が得られることを示す。
関連論文リスト
- Syllable-level lyrics generation from melody exploiting character-level
language model [14.851295355381712]
シンボリック・メロディから音節レベルの歌詞を生成するための微調整文字レベル言語モデルを提案する。
特に,言語モデルの言語知識を音節レベルのトランスフォーマー生成ネットワークのビームサーチプロセスに組み込む手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-02T02:53:29Z) - Controllable Lyrics-to-Melody Generation [14.15838552524433]
ユーザは好みの音楽スタイルで歌詞からリアルなメロディを生成できる、制御可能な歌詞・メロディ生成ネットワークであるConL2Mを提案する。
本研究は,音楽属性の依存関係を複数のシーケンスをまたいでモデル化するため,マルチブランチスタック型LSTMアーキテクチャ間の情報フローを実現するためにメモリ間融合(Memofu)を提案し,参照スタイル埋め込み(RSE)を提案し,生成したメロディの音楽スタイルを制御し,シーケンスレベルの統計的損失(SeqLoss)をモデルがシーケンスレベルを学習するのに役立つように提案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T06:14:08Z) - Unsupervised Melody-to-Lyric Generation [91.29447272400826]
本稿では,メロディ・歌詞データを学習することなく高品質な歌詞を生成する手法を提案する。
我々は、メロディと歌詞のセグメンテーションとリズムアライメントを利用して、与えられたメロディをデコード制約にコンパイルする。
我々のモデルは、強いベースラインよりもオントピー的、歌いやすく、知性があり、一貫性のある高品質な歌詞を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T17:20:25Z) - Unsupervised Melody-Guided Lyrics Generation [84.22469652275714]
メロディと歌詞の一致したデータを学習することなく、楽しく聴ける歌詞を生成することを提案する。
メロディと歌詞間の重要なアライメントを活用し、与えられたメロディを制約にコンパイルし、生成プロセスを導く。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T20:57:20Z) - Re-creation of Creations: A New Paradigm for Lyric-to-Melody Generation [158.54649047794794]
Re-creation of Creations (ROC)は、歌詞からメロディ生成のための新しいパラダイムである。
ROCは、Lyric-to-Meody生成において、優れたLyric-Meody特徴アライメントを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T08:44:47Z) - Interpretable Melody Generation from Lyrics with Discrete-Valued
Adversarial Training [12.02541352832997]
Gumbel-Softmaxは、GAN(Generative Adversarial Networks)による音楽属性生成の非微分性問題を解決するために利用される。
ユーザーは生成されたAI曲を聴くだけでなく、推奨音楽属性から選択することで新しい曲を再生することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T05:45:47Z) - Youling: an AI-Assisted Lyrics Creation System [72.00418962906083]
本稿では,AIによる歌詞作成システムである textitYouling について紹介する。
歌詞生成プロセスでは、textitYoulingは従来の1パスのフルテキスト生成モードとインタラクティブな生成モードをサポートする。
システムは、ユーザーが望まない文や歌詞の言葉を繰り返し修正できるリビジョンモジュールも提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-18T03:57:04Z) - SongMASS: Automatic Song Writing with Pre-training and Alignment
Constraint [54.012194728496155]
SongMASSは、歌詞からメロディーへの生成とメロディから歌詞への生成の課題を克服するために提案されている。
マスクドシーケンスを利用して、シーケンス(質量)事前トレーニングと注意に基づくアライメントモデリングを行う。
我々は,SongMASSがベースライン法よりもはるかに高品質な歌詞とメロディを生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-09T16:56:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。