論文の概要: Learning to Generate Music With Sentiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06125v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 03:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 02:09:37.184620
• Title: Learning to Generate Music With Sentiment
• Title（参考訳）: 感情で音楽を生成する学習
• Authors: Lucas N. Ferreira, Jim Whitehead
• Abstract要約: 本稿では,特定の感情で音楽を構成するための生成的深層学習モデルを提案する。 音楽生成の他に、シンボリック音楽の感情分析にも同じモデルを用いることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8275108630751844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Learning models have shown very promising results in automatically composing polyphonic music pieces. However, it is very hard to control such models in order to guide the compositions towards a desired goal. We are interested in controlling a model to automatically generate music with a given sentiment. This paper presents a generative Deep Learning model that can be directed to compose music with a given sentiment. Besides music generation, the same model can be used for sentiment analysis of symbolic music. We evaluate the accuracy of the model in classifying sentiment of symbolic music using a new dataset of video game soundtracks. Results show that our model is able to obtain good prediction accuracy. A user study shows that human subjects agreed that the generated music has the intended sentiment, however negative pieces can be ambiguous.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、ポリフォニック音楽の自動作曲において非常に有望な結果を示している。 しかし、そのようなモデルを制御することは、構成を望ましい目標に向けて導くために非常に困難である。 私たちは、与えられた感情で自動的に音楽を生成するモデルを制御することに興味があります。 本稿では,特定の感情で音楽を構成するための生成的深層学習モデルを提案する。 音楽生成の他に、シンボリック音楽の感情分析にも同じモデルを用いることができる。 ビデオゲームのサウンドトラックの新たなデータセットを用いて,シンボリック音楽の感情を分類するモデルの精度を評価する。 その結果, 予測精度が良好であることが判明した。 ユーザー調査によると、人間の被験者は、生成された音楽が意図された感情を持っていることに合意しましたが、否定的な部分は曖昧です。

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