Fugu-MT 論文翻訳(概要): Malakai: Music That Adapts to the Shape of Emotions

論文の概要: Malakai: Music That Adapts to the Shape of Emotions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02070v1
Date: Fri, 3 Dec 2021 18:34:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-06 16:23:14.804130
Title: Malakai: Music That Adapts to the Shape of Emotions
Title（参考訳）: マラカイ:感情の形に適応した音楽
Authors: Zack Harris, Liam Atticus Clarke, Pietro Gagliano, Dante Camarena, Manal Siddiqui, Pablo S. Castro
Abstract要約: Malakaiは、ユーザがこのようなダイナミックな曲を作り、聴き、リミックスし、共有するのを助けるツールだ。 Malakaiを使えば、リスナーが対話できるダイナミックな曲を作成できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The advent of ML music models such as Google Magenta's MusicVAE now allow us to extract and replicate compositional features from otherwise complex datasets. These models allow computational composers to parameterize abstract variables such as style and mood. By leveraging these models and combining them with procedural algorithms from the last few decades, it is possible to create a dynamic song that composes music in real-time to accompany interactive experiences. Malakai is a tool that helps users of varying skill levels create, listen to, remix and share such dynamic songs. Using Malakai, a Composer can create a dynamic song that can be interacted with by a Listener
Abstract（参考訳）: Google MagentaのMusicVAEのようなMLミュージックモデルの出現により、他の複雑なデータセットから合成機能の抽出と複製が可能になりました。これらのモデルにより、計算作曲家はスタイルやムードなどの抽象変数をパラメータ化できる。これらのモデルを利用して過去数十年の手続きアルゴリズムと組み合わせることで、インタラクティブな体験に合わせて音楽をリアルタイムで作曲するダイナミックな曲を作ることができる。 Malakaiは、さまざまなスキルレベルを持つユーザが、このようなダイナミックな曲を作り、聴き、リミックスし、共有するのを助けるツールだ。 malakaiを使って、作曲家はリスナーが対話できるダイナミックな曲を作ることができる

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