論文の概要: Video2Music: Suitable Music Generation from Videos using an Affective
Multimodal Transformer model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00968v2
- Date: Mon, 4 Mar 2024 07:54:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 01:49:25.660141
- Title: Video2Music: Suitable Music Generation from Videos using an Affective
Multimodal Transformer model
- Title（参考訳）: Video2Music: Affective Multimodal Transformer Modelを用いたビデオからの適切な音楽生成
- Authors: Jaeyong Kang, Soujanya Poria, Dorien Herremans
- Abstract要約: 我々は、提供されたビデオにマッチできる生成型音楽AIフレームワーク、Video2Musicを開発した。
そこで本研究では,映像コンテンツにマッチする楽曲を感情的に生成する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.801213106782335
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Numerous studies in the field of music generation have demonstrated
impressive performance, yet virtually no models are able to directly generate
music to match accompanying videos. In this work, we develop a generative music
AI framework, Video2Music, that can match a provided video. We first curated a
unique collection of music videos. Then, we analysed the music videos to obtain
semantic, scene offset, motion, and emotion features. These distinct features
are then employed as guiding input to our music generation model. We transcribe
the audio files into MIDI and chords, and extract features such as note density
and loudness. This results in a rich multimodal dataset, called MuVi-Sync, on
which we train a novel Affective Multimodal Transformer (AMT) model to generate
music given a video. This model includes a novel mechanism to enforce affective
similarity between video and music. Finally, post-processing is performed based
on a biGRU-based regression model to estimate note density and loudness based
on the video features. This ensures a dynamic rendering of the generated chords
with varying rhythm and volume. In a thorough experiment, we show that our
proposed framework can generate music that matches the video content in terms
of emotion. The musical quality, along with the quality of music-video matching
is confirmed in a user study. The proposed AMT model, along with the new
MuVi-Sync dataset, presents a promising step for the new task of music
generation for videos.
- Abstract（参考訳）: 音楽生成の分野で多くの研究が目覚ましいパフォーマンスを示しているが、付随するビデオにマッチする音楽を直接生成できるモデルはほとんどない。
そこで本研究では,提供ビデオにマッチする生成型音楽AIフレームワークであるVideo2Musicを開発した。
私たちは最初、ユニークなミュージックビデオのコレクションをキュレートした。
次に,音楽ビデオの分析を行い,意味,シーンオフセット,動き,感情の特徴について検討した。
これらの特徴を音楽生成モデルへのインプットの導出として利用する。
音声ファイルをmidiとコードに書き起こし、音の密度やラウドネスなどの特徴を抽出する。
これにより、MuVi-Syncと呼ばれるリッチなマルチモーダルデータセットが作成され、新しいAffective Multimodal Transformer(AMT)モデルをトレーニングし、ビデオから音楽を生成する。
このモデルは、ビデオと音楽との情緒的類似性を強制する新しいメカニズムを含んでいる。
最後に、bigruに基づく回帰モデルに基づいて後処理を行い、映像特徴に基づいて音符密度とラウドネスを推定する。
これにより、異なるリズムとボリュームで生成された和音の動的レンダリングが保証される。
そこで本研究では,映像コンテンツにマッチする楽曲を感情的に生成する手法を提案する。
ユーザ調査により、音楽とビデオのマッチングの質とともに音楽の質が確認された。
提案したAMTモデルは、新しいMuVi-Syncデータセットとともに、ビデオの音楽生成の新しいタスクのための有望なステップを提供する。
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