論文の概要: A Survey of AI Music Generation Tools and Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12982v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 00:49:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 16:34:42.553858
• Title: A Survey of AI Music Generation Tools and Models
• Title（参考訳）: AI音楽生成ツールとモデルに関する調査
• Authors: Yueyue Zhu, Jared Baca, Banafsheh Rekabdar, Reza Rawassizadeh
• Abstract要約: 音楽生成手法をパラメータベース,テキストベース,視覚ベースの3つのカテゴリに分類した。 調査では,これらのツールの多様な可能性と機能について紹介した。 我々の調査は、AI音楽生成の基盤となるメカニズムと課題に関する重要な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9421843976231371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we provide a comprehensive survey of AI music generation tools, including both research projects and commercialized applications. To conduct our analysis, we classified music generation approaches into three categories: parameter-based, text-based, and visual-based classes. Our survey highlights the diverse possibilities and functional features of these tools, which cater to a wide range of users, from regular listeners to professional musicians. We observed that each tool has its own set of advantages and limitations. As a result, we have compiled a comprehensive list of these factors that should be considered during the tool selection process. Moreover, our survey offers critical insights into the underlying mechanisms and challenges of AI music generation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,研究プロジェクトと商用アプリケーションの両方を含む,AI音楽生成ツールに関する総合的な調査を行う。 本研究では,音楽生成手法をパラメータベース,テキストベース,視覚ベースの3つのカテゴリに分類した。 調査では,レギュラーリスナーからプロのミュージシャンまで,多岐にわたるユーザを対象として,これらのツールの多様な可能性と機能について紹介した。 それぞれのツールに独自のメリットと制限があることに気付きました。 その結果、ツール選択プロセス中に考慮すべきこれらの要素の包括的なリストをまとめました。 さらに、我々の調査は、AI音楽生成の基盤となるメカニズムと課題に関する重要な洞察を提供する。

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