論文の概要: Quality-aware Masked Diffusion Transformer for Enhanced Music Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15863v1
• Date: Fri, 24 May 2024 18:09:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 02:20:04.370726
• Title: Quality-aware Masked Diffusion Transformer for Enhanced Music Generation
• Title（参考訳）: 高性能音楽生成のための品質を考慮したマスク付き拡散変圧器
• Authors: Chang Li, Ruoyu Wang, Lijuan Liu, Jun Du, Yixuan Sun, Zilu Guo, Zhenrong Zhang, Yuan Jiang,
• Abstract要約: そこで我々は,QA-MDT(Quality-Aware masked diffusion transformer)アプローチを導入し,学習中の入力音楽波形の質を明らかにする。 音楽信号のユニークな特性に基づいて,TTMタスクにMDTモデルを適用し,実装した。 また,キャプション改良データ処理手法により,低品質キャプションの問題にも対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.301388755267986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, diffusion-based text-to-music (TTM) generation has gained prominence, offering a novel approach to synthesizing musical content from textual descriptions. Achieving high accuracy and diversity in this generation process requires extensive, high-quality data, which often constitutes only a fraction of available datasets. Within open-source datasets, the prevalence of issues like mislabeling, weak labeling, unlabeled data, and low-quality music waveform significantly hampers the development of music generation models. To overcome these challenges, we introduce a novel quality-aware masked diffusion transformer (QA-MDT) approach that enables generative models to discern the quality of input music waveform during training. Building on the unique properties of musical signals, we have adapted and implemented a MDT model for TTM task, while further unveiling its distinct capacity for quality control. Moreover, we address the issue of low-quality captions with a caption refinement data processing approach. Our demo page is shown in https://qa-mdt.github.io/. Code on https://github.com/ivcylc/qa-mdt
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散型テキスト・ツー・ミュージック(TTM)生成が注目され,テキスト記述から音楽コンテンツを合成する新たなアプローチが提案されている。 この生成プロセスで高い精度と多様性を達成するには、広範囲で高品質なデータが必要である。 オープンソースのデータセットの中では、誤ラベル、弱いラベル付け、未ラベルデータ、低品質の音楽波形といった問題が、音楽生成モデルの発展を著しく妨げている。 これらの課題を克服するために、我々は、学習中に入力された音楽波形の質を識別する生成モデルを実現する、QA-MDT(Quality-Aware masked diffusion transformer)アプローチを導入する。 音楽信号の独特な特性に基づいて,TTMタスクにMDTモデルを適用,実装するとともに,その品質管理能力も明らかにした。 さらに,キャプション改良データ処理手法を用いて,低品質キャプションの問題に対処する。 私たちのデモページはhttps://qa-mdt.github.io/で公開されています。 https://github.com/ivcylc/qa-mdt

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