Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combinatorial music generation model with song structure graph analysis

論文の概要: Combinatorial music generation model with song structure graph analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15400v1
Date: Sun, 24 Dec 2023 04:09:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 18:16:12.395991
Title: Combinatorial music generation model with song structure graph analysis
Title（参考訳）: 楽曲構造グラフ解析を用いた組合せ音楽生成モデル
Authors: Seonghyeon Go and Kyogu Lee
Abstract要約: 音符列や楽器などの情報をノードの特徴として用いたグラフを構築し,音符列間の相関がエッジの特徴として機能する。グラフニューラルネットワークを用いてノード表現を訓練し,ノード表現をUnetの入力として使用して,ConLONのピアノロール画像遅延を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.71152526968065
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we propose a symbolic music generation model with the song structure graph analysis network. We construct a graph that uses information such as note sequence and instrument as node features, while the correlation between note sequences acts as the edge feature. We trained a Graph Neural Network to obtain node representation in the graph, then we use node representation as input of Unet to generate CONLON pianoroll image latent. The outcomes of our experimental results show that the proposed model can generate a comprehensive form of music. Our approach represents a promising and innovative method for symbolic music generation and holds potential applications in various fields in Music Information Retreival, including music composition, music classification, and music inpainting systems.
Abstract（参考訳）: 本研究では,楽曲構造グラフ解析ネットワークを用いたシンボリック音楽生成モデルを提案する。音符列や楽器などの情報をノードの特徴として用いたグラフを構築し,音符列間の相関がエッジの特徴として機能する。我々はグラフのノード表現を得るためにグラフニューラルネットワークを訓練し、unetの入力としてノード表現を使用してconlon pianoroll image latentを生成する。実験結果から,提案モデルが音楽の包括的形式を生成できることが判明した。提案手法は,音楽情報レトリーバルの様々な分野において,音楽合成,音楽分類,音楽インペインティングシステムなど,有望かつ革新的な音楽生成手法の可能性を秘めている。

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