論文の概要: Are Words Enough? On the semantic conditioning of affective music generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03624v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 00:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 17:29:26.540557
• Title: Are Words Enough? On the semantic conditioning of affective music generation
• Title（参考訳）: 言葉は十分か? 感情的音楽生成のセマンティック・コンディショニングについて
• Authors: Jorge Forero, Gilberto Bernardes, M\'onica Mendes
• Abstract要約: このスコーピングレビューは、感情によって条件付けられた音楽生成の可能性を分析し、議論することを目的としている。 本稿では,ルールベースモデルと機械学習モデルという,自動音楽生成において採用される2つの主要なパラダイムについて概観する。 音楽を通して感情を表現する言葉の限界とあいまいさを克服することは、創造産業に影響を及ぼす可能性があると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Music has been commonly recognized as a means of expressing emotions. In this sense, an intense debate emerges from the need to verbalize musical emotions. This concern seems highly relevant today, considering the exponential growth of natural language processing using deep learning models where it is possible to prompt semantic propositions to generate music automatically. This scoping review aims to analyze and discuss the possibilities of music generation conditioned by emotions. To address this topic, we propose a historical perspective that encompasses the different disciplines and methods contributing to this topic. In detail, we review two main paradigms adopted in automatic music generation: rules-based and machine-learning models. Of note are the deep learning architectures that aim to generate high-fidelity music from textual descriptions. These models raise fundamental questions about the expressivity of music, including whether emotions can be represented with words or expressed through them. We conclude that overcoming the limitation and ambiguity of language to express emotions through music, some of the use of deep learning with natural language has the potential to impact the creative industries by providing powerful tools to prompt and generate new musical works.
• Abstract（参考訳）: 音楽は一般に感情を表現する手段として認識されている。 この意味では、音楽的感情を言語化する必要性から激しい議論が生まれる。 この懸念は、音楽の自動生成を意味論的命題に促すことができる深層学習モデルを用いた自然言語処理の指数関数的成長を考えると、今日では非常に重要と思われる。 このスコーピングレビューは、感情によって条件づけられた音楽生成の可能性を分析し、議論することを目的としている。 この問題に対処するため,本稿では,このトピックに寄与する様々な規律や手法を包含する歴史的視点を提案する。 本稿では,ルールベースモデルと機械学習モデルという,自動音楽生成における2つの主要なパラダイムについて述べる。 注目すべきは、テキスト記述から高忠実な音楽を生み出すことを目的としたディープラーニングアーキテクチャである。 これらのモデルは、感情を言葉で表現できるのか、あるいはそれらを通して表現できるのかなど、音楽の表現性に関する基本的な疑問を提起する。 音楽を通して感情を表現するための言語の制限と曖昧さを克服し、自然言語によるディープラーニングの利用は、新しい音楽作品のプロンプトと生成のための強力なツールを提供することで、創造的産業に影響を及ぼす可能性があると結論づける。

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