論文の概要: An Order-Complexity Aesthetic Assessment Model for Aesthetic-aware Music Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08300v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 09:03:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 16:07:18.123572
• Title: An Order-Complexity Aesthetic Assessment Model for Aesthetic-aware Music Recommendation
• Title（参考訳）: 審美的音楽レコメンデーションのための順序複雑美的評価モデル
• Authors: Xin Jin, Wu Zhou, Jingyu Wang, Duo Xu, Yongsen Zheng
• Abstract要約: 主観評価は芸術作品を評価する上で もっとも効果的な方法です 人間が作った音楽と比較すると、AIが生成した音楽は機械的、単調に聞こえるし、美的魅力がない。 ビルホフの美的尺度を用いて、美的モデルを設計し、音楽の美的美しさを客観的に測定し、音楽の美的感覚に応じてレコメンデーションリストを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.164044758068634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational aesthetic evaluation has made remarkable contribution to visual art works, but its application to music is still rare. Currently, subjective evaluation is still the most effective form of evaluating artistic works. However, subjective evaluation of artistic works will consume a lot of human and material resources. The popular AI generated content (AIGC) tasks nowadays have flooded all industries, and music is no exception. While compared to music produced by humans, AI generated music still sounds mechanical, monotonous, and lacks aesthetic appeal. Due to the lack of music datasets with rating annotations, we have to choose traditional aesthetic equations to objectively measure the beauty of music. In order to improve the quality of AI music generation and further guide computer music production, synthesis, recommendation and other tasks, we use Birkhoff's aesthetic measure to design a aesthetic model, objectively measuring the aesthetic beauty of music, and form a recommendation list according to the aesthetic feeling of music. Experiments show that our objective aesthetic model and recommendation method are effective.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ美学評価は視覚芸術作品に顕著な貢献をしているが、音楽への応用は稀である。 現在、主観的評価は芸術作品を評価する最も効果的な形態である。 しかし、芸術作品の主観評価は、多くの人的・材料的資源を消費する。 人気のAI生成コンテンツ(AIGC)タスクは今やすべての産業に波及し、音楽も例外ではない。 人間が作った音楽と比較すると、AIが生成した音楽は依然として機械的、単調に聞こえる。 評価注釈付き音楽データセットがないため、音楽の美しさを客観的に測定するために、伝統的な美的方程式を選ばなければならない。 本稿では,AI音楽生成の質の向上と,コンピュータ音楽の生成,合成,レコメンデーション,その他のタスクの指導のために,Birkhoffの美的尺度を用いて美的モデルを設計し,音楽の美的美しさを客観的に測定し,音楽の美的感覚に応じてレコメンデーションリストを作成する。 客観的審美モデルと推奨方法が有効であることを示す実験を行った。

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