論文の概要: MusicAgent: An AI Agent for Music Understanding and Generation with
Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11954v2
- Date: Wed, 25 Oct 2023 13:34:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 19:22:38.053519
- Title: MusicAgent: An AI Agent for Music Understanding and Generation with
Large Language Models
- Title（参考訳）: MusicAgent: 大規模言語モデルによる音楽理解と生成のためのAIエージェント
- Authors: Dingyao Yu, Kaitao Song, Peiling Lu, Tianyu He, Xu Tan, Wei Ye, Shikun
Zhang, Jiang Bian
- Abstract要約: MusicAgentは、多数の音楽関連ツールと、ユーザの要求に対処するための自律ワークフローを統合している。
このシステムの第一の目的は、AI音楽ツールの複雑さからユーザーを解放し、クリエイティブな側面に集中できるようにすることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.55063772090821
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI-empowered music processing is a diverse field that encompasses dozens of
tasks, ranging from generation tasks (e.g., timbre synthesis) to comprehension
tasks (e.g., music classification). For developers and amateurs, it is very
difficult to grasp all of these task to satisfy their requirements in music
processing, especially considering the huge differences in the representations
of music data and the model applicability across platforms among various tasks.
Consequently, it is necessary to build a system to organize and integrate these
tasks, and thus help practitioners to automatically analyze their demand and
call suitable tools as solutions to fulfill their requirements. Inspired by the
recent success of large language models (LLMs) in task automation, we develop a
system, named MusicAgent, which integrates numerous music-related tools and an
autonomous workflow to address user requirements. More specifically, we build
1) toolset that collects tools from diverse sources, including Hugging Face,
GitHub, and Web API, etc. 2) an autonomous workflow empowered by LLMs (e.g.,
ChatGPT) to organize these tools and automatically decompose user requests into
multiple sub-tasks and invoke corresponding music tools. The primary goal of
this system is to free users from the intricacies of AI-music tools, enabling
them to concentrate on the creative aspect. By granting users the freedom to
effortlessly combine tools, the system offers a seamless and enriching music
experience.
- Abstract（参考訳）: aiによる音楽処理は、生成タスク(音色合成など)から理解タスク(音楽分類など)まで、数十のタスクを包含するさまざまな分野である。
開発者やアマチュアにとって、音楽データの表現の大きな違いや、さまざまなタスクのプラットフォーム間でのモデル適用性を考慮すると、音楽処理の要件を満たすためにこれらのタスクをすべて把握することは極めて困難である。
したがって、これらのタスクを組織化し、統合するシステムを構築し、実践者が自動的に要求を分析し、要求を満たすためのソリューションとして適切なツールを呼び出すのを助ける必要がある。
タスク自動化における大規模言語モデル(LLM)の成功に触発されて,多数の音楽関連ツールとユーザ要求に対応する自律ワークフローを統合したMusicAgentというシステムを開発した。
より具体的に言えば
1) ハグフェイス,github,web apiなど,さまざまなソースからツールを集めたツールセット。
2) LLM(例えばChatGPT)による自律的なワークフローにより、これらのツールを整理し、ユーザ要求を複数のサブタスクに自動的に分解し、対応する音楽ツールを呼び出す。
このシステムの主な目標は、ai音楽ツールの複雑さからユーザーを解放し、創造的な側面に集中させることである。
ツールをシームレスに組み合わせる自由をユーザーに与えることで、シームレスで豊かな音楽体験を提供する。
関連論文リスト
- Music Foundation Model as Generic Booster for Music Downstream Tasks [26.09067595520842]
対象の音楽サンプルから階層的特徴を抽出する音楽基礎モデル(MFM)であるSoniDoを紹介する。
階層的な中間機能を活用することで、SoniDoは情報の粒度を制限し、さまざまな下流タスクのパフォーマンスを改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-02T04:44:27Z) - A Survey of Foundation Models for Music Understanding [60.83532699497597]
この研究は、AI技術と音楽理解の交差に関する初期のレビューの1つである。
音楽理解能力に関して,近年の大規模音楽基盤モデルについて検討,分析,検証を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-15T03:34:14Z) - Arrange, Inpaint, and Refine: Steerable Long-term Music Audio Generation and Editing via Content-based Controls [6.176747724853209]
LLM(Large Language Models)は、高品質な音楽を生成する上で有望であるが、自動回帰生成に焦点をあてることで、音楽編集タスクにおける有用性を制限している。
本稿では,パラメータ効率の高いヘテロジニアスアダプタとマスキングトレーニングスキームを組み合わせた新しいアプローチを提案する。
提案手法は, フレームレベルのコンテンツベース制御を統合し, トラックコンディショニングとスコアコンディショニングによる音楽アレンジメントを容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-14T19:00:01Z) - An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。
トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。
私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z) - ControlLLM: Augment Language Models with Tools by Searching on Graphs [97.62758830255002]
我々は,大規模言語モデル(LLM)が実世界のタスクを解くためのマルチモーダルツールを利用できる新しいフレームワークであるControlLLMを提案する。
フレームワークは,(1)複雑なタスクを明確なサブタスクに分割し,入力と出力を適切に定義したサブタスクに分解するtextittask Decomposer,(2)構築済みのツールグラフ上で最適なソリューションパスを探索する textitThoughts-on-Graph(ToG)パラダイム,(3)ソリューションパスを解釈して実行するリッチなツールボックスを備えた textitexecution Engine,の3つの主要なコンポーネントから構成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T21:57:21Z) - Loop Copilot: Conducting AI Ensembles for Music Generation and Iterative Editing [10.159860910939686]
Loop Copilotはインタラクティブな多ラウンド対話インタフェースを通じてユーザが音楽を生成し、反復的に洗練することを可能にする新しいシステムである。
このシステムは、大きな言語モデルを使用して、ユーザの意図を解釈し、タスク実行に適切なAIモデルを選択する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T01:20:12Z) - A Survey of AI Music Generation Tools and Models [0.9421843976231371]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T00:49:08Z) - Music Representing Corpus Virtual: An Open Sourced Library for
Explorative Music Generation, Sound Design, and Instrument Creation with
Artificial Intelligence and Machine Learning [0.0]
Music Representing Corpus Virtual (MRCV) は、音楽生成、サウンドデザイン、仮想機器作成(MGSDIC)における人工知能(AI)と機械学習(ML)の能力を探求するオープンソースソフトウェアスイートである。
MRCVの主な目的は、創造性を促進することであり、ユーザーはニューラルネットワークをトレーニングするための入力データセットをカスタマイズし、ニューラルネットワーク毎にさまざまなオプションを提供することができる。
ソフトウェアはオープンソースであり、ユーザーは開発に貢献でき、コミュニティは他のユーザの洞察や経験から一括して恩恵を受けることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T09:36:04Z) - AudioGPT: Understanding and Generating Speech, Music, Sound, and Talking
Head [82.69233563811487]
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな領域やタスクにまたがって顕著な能力を示し、学習と認知の理解に挑戦しています。
本稿では,LLMを基本モデルで補完し,複雑な音声情報を処理するマルチモーダルAIシステムであるAudioGPTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-25T17:05:38Z) - ART: Automatic multi-step reasoning and tool-use for large language
models [105.57550426609396]
大規模言語モデル(LLM)は、数秒とゼロショットの設定で複雑な推論を行うことができる。
各推論ステップは、コアLLM機能を超えて計算をサポートする外部ツールに依存することができる。
プログラムとして中間推論ステップを自動生成するために凍結LDMを使用するフレームワークであるART(Automatic Reasoning and Tool-use)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-16T01:04:45Z)
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。