論文の概要: Exploring Musical Roots: Applying Audio Embeddings to Empower Influence Attribution for a Generative Music Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14542v1
• Date: Thu, 25 Jan 2024 22:20:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 16:25:35.316584
• Title: Exploring Musical Roots: Applying Audio Embeddings to Empower Influence Attribution for a Generative Music Model
• Title（参考訳）: 音楽ルートの探索 : 音響埋め込みを応用して生成的音楽モデルに対する影響帰属
• Authors: Julia Barnett, Hugo Flores Garcia, Bryan Pardo
• Abstract要約: そこで我々は,学習データの属性を理解するのに有用な方法で,類似した楽曲を識別する手法を開発した。 VampNetのトレーニングに使用した500万本のオーディオクリップにおいて,CLMRとCLAPの埋め込みを類似度測定と比較した。 この作業は、自動的なインフルエンス属性を生成モデルに組み込むことで、モデル作成者とユーザが無知な予算から情報生成に移行することを約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.476298483207895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Every artist has a creative process that draws inspiration from previous artists and their works. Today, "inspiration" has been automated by generative music models. The black box nature of these models obscures the identity of the works that influence their creative output. As a result, users may inadvertently appropriate, misuse, or copy existing artists' works. We establish a replicable methodology to systematically identify similar pieces of music audio in a manner that is useful for understanding training data attribution. A key aspect of our approach is to harness an effective music audio similarity measure. We compare the effect of applying CLMR and CLAP embeddings to similarity measurement in a set of 5 million audio clips used to train VampNet, a recent open source generative music model. We validate this approach with a human listening study. We also explore the effect that modifications of an audio example (e.g., pitch shifting, time stretching, background noise) have on similarity measurements. This work is foundational to incorporating automated influence attribution into generative modeling, which promises to let model creators and users move from ignorant appropriation to informed creation. Audio samples that accompany this paper are available at https://tinyurl.com/exploring-musical-roots.
• Abstract（参考訳）: すべてのアーティストは、以前のアーティストとその作品からインスピレーションを得る創造的なプロセスを持っています。 現在、「吸気」は生成音楽モデルによって自動化されている。 これらのモデルのブラックボックスの性質は、創造的なアウトプットに影響を与える作品のアイデンティティを曖昧にしている。 その結果、ユーザーは不注意に適切、誤用、あるいは既存のアーティストの作品のコピーをすることができる。 我々は,学習データ帰属を理解するのに有用な方法で,類似した楽曲を体系的に同定する,複製可能な手法を確立する。 我々のアプローチの重要な側面は、効果的な音楽聴取類似度尺度を活用することである。 本稿では, CLMR と CLAP の埋め込みを類似度測定に応用することにより, VampNet のトレーニングに使用した500万本のオーディオクリップを比較検討した。 我々は、このアプローチを人間のリスニング研究で検証する。 また,音響サンプルの修正(ピッチシフト,タイムストレッチ,バックグラウンドノイズなど)が類似度測定に与える影響についても検討する。 この作業は、モデル作成者やユーザが無知から情報生成に移行することを約束する生成モデルに、自動的な影響帰属を取り入れることの基礎となっている。 この論文に付随するオーディオサンプルはhttps://tinyurl.com/exploring-musical-rootsで入手できる。

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