論文の概要: Loop Copilot: Conducting AI Ensembles for Music Generation and Iterative Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12404v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 01:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 17:27:31.777631
• Title: Loop Copilot: Conducting AI Ensembles for Music Generation and Iterative Editing
• Title（参考訳）: Loop Copilot: 音楽生成と反復編集のためのAIアンサンブルを実行する
• Authors: Yixiao Zhang, Akira Maezawa, Gus Xia, Kazuhiko Yamamoto, Simon Dixon
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.899965672657693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Creating music is iterative, requiring varied methods at each stage. However, existing AI music systems fall short in orchestrating multiple subsystems for diverse needs. To address this gap, we introduce Loop Copilot, a novel system that enables users to generate and iteratively refine music through an interactive, multi-round dialogue interface. The system uses a large language model to interpret user intentions and select appropriate AI models for task execution. Each backend model is specialized for a specific task, and their outputs are aggregated to meet the user's requirements. To ensure musical coherence, essential attributes are maintained in a centralized table. We evaluate the effectiveness of the proposed system through semi-structured interviews and questionnaires, highlighting its utility not only in facilitating music creation but also its potential for broader applications.
• Abstract（参考訳）: 音楽の作成は反復的であり、各段階で様々な方法を必要とする。 しかし、既存のAI音楽システムは、多様なニーズのために複数のサブシステムのオーケストレーションに不足している。 このギャップに対処するために,対話型マルチラウンド対話インタフェースにより,ユーザが楽曲を生成・反復的に洗練することができる新しいシステムであるloop copilotを提案する。 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、タスク実行に適したaiモデルを選択する。 各バックエンドモデルは特定のタスクに特化しており、その出力はユーザの要求を満たすために集約される。 音楽コヒーレンスを確保するため、本質的な属性を集中テーブルに保持する。 半構造化インタビューやアンケートを通じて提案システムの有効性を評価し,音楽制作の促進だけでなく,幅広い応用の可能性も強調した。

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