論文の概要: Interactive Melody Generation System for Enhancing the Creativity of Musicians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03395v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 01:33:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 16:36:58.133132
• Title: Interactive Melody Generation System for Enhancing the Creativity of Musicians
• Title（参考訳）: 音楽家の創造性を高める対話型メロディ生成システム
• Authors: So Hirawata and Noriko Otani
• Abstract要約: 本研究では,人間同士の協調構成の過程を列挙するシステムを提案する。 複数のリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを統合することにより、このシステムは、複数の作曲家とのコラボレーションに似たエクスペリエンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study proposes a system designed to enumerate the process of collaborative composition among humans, using automatic music composition technology. By integrating multiple Recurrent Neural Network (RNN) models, the system provides an experience akin to collaborating with several composers, thereby fostering diverse creativity. Through dynamic adaptation to the user's creative intentions, based on feedback, the system enhances its capability to generate melodies that align with user preferences and creative needs. The system's effectiveness was evaluated through experiments with composers of varying backgrounds, revealing its potential to facilitate musical creativity and suggesting avenues for further refinement. The study underscores the importance of interaction between the composer and AI, aiming to make music composition more accessible and personalized. This system represents a step towards integrating AI into the creative process, offering a new tool for composition support and collaborative artistic exploration.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,自動作曲技術を用いて,人間同士の協調作曲過程を列挙するシステムを提案する。 複数のリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを統合することで、このシステムは、複数の作曲家とのコラボレーションに似たエクスペリエンスを提供し、多様な創造性を育む。 フィードバックに基づいて、ユーザの創造的意図に動的に適応することにより、ユーザの好みや創造的ニーズに合わせてメロディを生成する能力を高める。 このシステムの有効性は、様々な背景の作曲家による実験を通して評価され、音楽の創造性を促進する可能性を明らかにし、さらなる洗練への道筋を示唆した。 この研究は、作曲家とAIの相互作用の重要性を強調し、作曲をよりアクセスしやすくパーソナライズすることを目的としている。 このシステムはAIを創造的なプロセスに統合するためのステップであり、作曲支援と協力的な芸術的探索のための新しいツールを提供する。

関連論文リスト

• MetaDesigner: Advancing Artistic Typography through AI-Driven, User-Centric, and Multilingual WordArt Synthesis [65.78359025027457]
  MetaDesignerは、Large Language Models(LLM)の強みを活用して、ユーザエンゲージメントを中心としたデザインパラダイムを推進することによって、芸術的なタイポグラフィに革命をもたらす。 総合的なフィードバックメカニズムは、マルチモーダルモデルとユーザ評価からの洞察を活用して、設計プロセスを反復的に洗練し、拡張する。 実証的な検証は、MetaDesignerが様々なWordArtアプリケーションに効果的に機能し、審美的に魅力的でコンテキストに敏感な結果を生み出す能力を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T11:58:26Z)
• MeLFusion: Synthesizing Music from Image and Language Cues using Diffusion Models [57.47799823804519]
  私たちは、ミュージシャンが映画の脚本だけでなく、視覚化を通して音楽を作る方法にインスピレーションを受けています。 本稿では,テキスト記述と対応する画像からの手がかりを効果的に利用して音楽を合成するモデルであるMeLFusionを提案する。 音楽合成パイプラインに視覚情報を加えることで、生成した音楽の質が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T06:38:59Z)
• ComposerX: Multi-Agent Symbolic Music Composition with LLMs [51.68908082829048]
  音楽の構成は、長い依存と調和の制約で情報を理解し、生成する能力を必要とする複雑なタスクである。 現在のLLMは、このタスクで簡単に失敗し、In-Context-LearningやChain-of-Thoughtsといったモダンな技術が組み込まれても、不適切な曲を生成する。 エージェントベースのシンボリック音楽生成フレームワークであるComposerXを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T06:17:42Z)
• ByteComposer: a Human-like Melody Composition Method based on Language Model Agent [11.792129708566598]
  大規模言語モデル(LLM)は、マルチモーダル理解と生成タスクの進歩を奨励している。 我々は,人間の創造的パイプラインを4つのステップでエミュレートするエージェントフレームワークByteComposerを提案する。 我々は、GPT4およびオープンソースの大規模言語モデルに関する広範な実験を行い、フレームワークの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T04:35:07Z)
• CreativeSynth: Creative Blending and Synthesis of Visual Arts based on Multimodal Diffusion [74.44273919041912]
  大規模なテキスト・画像生成モデルは印象的な進歩を遂げ、高品質な画像を合成する能力を示している。 しかし、これらのモデルを芸術的な画像編集に適用することは、2つの重要な課題を提起する。 我々は,マルチモーダル入力をコーディネートする拡散モデルに基づく,革新的な統一フレームワークCreative Synthを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T10:42:09Z)
• Loop Copilot: Conducting AI Ensembles for Music Generation and Iterative Editing [10.899965672657693]
  Loop Copilotはインタラクティブな多ラウンド対話インタフェースを通じてユーザが音楽を生成し、反復的に洗練することを可能にする新しいシステムである。 このシステムは、大きな言語モデルを使用して、ユーザの意図を解釈し、タスク実行に適切なAIモデルを選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T01:20:12Z)
• MusicAgent: An AI Agent for Music Understanding and Generation with Large Language Models [54.55063772090821]
  MusicAgentは、多数の音楽関連ツールと、ユーザの要求に対処するための自律ワークフローを統合している。 このシステムの第一の目的は、AI音楽ツールの複雑さからユーザーを解放し、クリエイティブな側面に集中できるようにすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T13:31:10Z)
• Expressive Communication: A Common Framework for Evaluating Developments in Generative Models and Steering Interfaces [1.2891210250935146]
  本研究では,モデルとユーザインタフェースの両面における開発が,共同創造の促進にいかに重要であるかを検討する。 作曲者26人が100曲以上を作曲し、聴取者が1000曲以上を頭と頭で比較した結果、より表現力のあるモデルとよりステアブルなインターフェースが重要であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T20:57:55Z)
• Music Composition with Deep Learning: A Review [1.7188280334580197]
  創造性のある音楽を生成するための,現在のディープラーニングモデルの能力について分析する。 理論的観点からこれらのモデルと作曲過程を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-27T13:53:53Z)
• Generating Music and Generative Art from Brain activity [0.0]
  本研究は,脳-コンピュータインタフェース(BCI)を用いた生成アート作成のための計算システムを提案する。 生成されたアートワークは、脳信号と幾何学、色、空間的位置の概念を使って、自律的な構築に複雑さを与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T19:33:45Z)
• RL-Duet: Online Music Accompaniment Generation Using Deep Reinforcement Learning [69.20460466735852]
  本稿では,オンライン伴奏生成のための深層強化学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは人体に応答し,メロディック,ハーモニック,多種多様な機械部品を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-08T03:53:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。