論文の概要: Performance Conditioning for Diffusion-Based Multi-Instrument Music Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12283v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 17:44:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 13:58:03.328870
• Title: Performance Conditioning for Diffusion-Based Multi-Instrument Music Synthesis
• Title（参考訳）: 拡散型マルチインストゥルメント音楽合成のためのパフォーマンスコンディショニング
• Authors: Ben Maman, Johannes Zeitler, Meinard M\"uller, Amit H. Bermano
• Abstract要約: 本稿では,特定の性能と記録環境に生成モデルを条件付け,多施設合成の制御を強化することを提案する。 パフォーマンスコンディショニング(Performance Conditioning)とは、特定の演奏から採った特定の楽器のスタイルと音色で音楽を合成する生成モデルを示すツールである。 試作機は,多種多様な楽器と最先端のFADリアリズムスコアを用いた未計算性能を用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.670399197114012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generating multi-instrument music from symbolic music representations is an important task in Music Information Retrieval (MIR). A central but still largely unsolved problem in this context is musically and acoustically informed control in the generation process. As the main contribution of this work, we propose enhancing control of multi-instrument synthesis by conditioning a generative model on a specific performance and recording environment, thus allowing for better guidance of timbre and style. Building on state-of-the-art diffusion-based music generative models, we introduce performance conditioning - a simple tool indicating the generative model to synthesize music with style and timbre of specific instruments taken from specific performances. Our prototype is evaluated using uncurated performances with diverse instrumentation and achieves state-of-the-art FAD realism scores while allowing novel timbre and style control. Our project page, including samples and demonstrations, is available at benadar293.github.io/midipm
• Abstract（参考訳）: シンボリックな音楽表現から多構成音楽を生成することは、音楽情報検索(MIR)において重要な課題である。 この文脈における中心的だがまだ解決されていない問題は、生成過程における音楽的および音響的情報制御である。 本研究の主な貢献として,特定の演奏・録音環境において生成モデルを条件付けすることにより,音色・スタイルをより良く指導できるマルチインストゥルメント合成の制御の強化を提案する。 現状の拡散に基づく音楽生成モデルを構築し,特定の演奏から抽出した特定の楽器のスタイルと音色で合成する生成モデルを示すシンプルなツールである演奏条件を導入する。 試作機は,多種多様な楽器を用いた未処理演奏を用いて評価し,新しい音色とスタイル制御を実現しつつ,最先端のFADリアリズムスコアを達成した。 サンプルやデモを含む私たちのプロジェクトページは、benadar293.github.io/midipmで利用可能です。

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