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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15863v2
• Date: Tue, 20 Aug 2024 04:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 19:49:55.091437
• Title: QA-MDT: Quality-aware Masked Diffusion Transformer for Enhanced Music Generation
• Title（参考訳）: QA-MDT:音楽生成のための品質を考慮したマスケッド拡散変圧器
• Authors: Chang Li, Ruoyu Wang, Lijuan Liu, Jun Du, Yixuan Sun, Zilu Guo, Zhenrong Zhang, Yuan Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,高品質な学習戦略を取り入れた高品質音楽生成のための新しいパラダイムを提案する。 我々はまず,TTMタスクにマスク付き拡散トランスフォーマー(MDT)モデルを適用し,その品質管理能力と音楽性の向上を実証した。 実験では、MusicCapsとSong-Describerデータセット上でのSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを実証した。
• 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 an innovative approach to synthesizing musical content from textual descriptions. Achieving high accuracy and diversity in this generation process requires extensive, high-quality data, including both high-fidelity audio waveforms and detailed text descriptions, which often constitute only a small portion of available datasets. In open-source datasets, issues such as low-quality music waveforms, mislabeling, weak labeling, and unlabeled data significantly hinder the development of music generation models. To address these challenges, we propose a novel paradigm for high-quality music generation that incorporates a quality-aware training strategy, enabling generative models to discern the quality of input music waveforms during training. Leveraging the unique properties of musical signals, we first adapted and implemented a masked diffusion transformer (MDT) model for the TTM task, demonstrating its distinct capacity for quality control and enhanced musicality. Additionally, we address the issue of low-quality captions in TTM with a caption refinement data processing approach. Experiments demonstrate our state-of-the-art (SOTA) performance on MusicCaps and the Song-Describer Dataset. Our demo page can be accessed at https://qa-mdt.github.io/.
• 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革新的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、高忠実な音声波形と、利用可能なデータセットのごく一部を構成する詳細なテキスト記述を含む、広範囲で高品質なデータが必要である。 オープンソースデータセットでは、低品質な音楽波形、誤ラベル、弱いラベル付け、未ラベルデータなどの問題は、音楽生成モデルの開発を著しく妨げている。 これらの課題に対処するため、我々は、高品質な学習戦略を取り入れた高品質な音楽生成のための新しいパラダイムを提案し、生成モデルにより、学習中に入力された音楽波形の品質を識別できるようにする。 音楽信号のユニークな特性を活用し,TTMタスクにマスク付き拡散変換器(MDT)モデルを適用し,その品質制御能力と音楽性の向上を実証した。 さらに,TTMにおける低品質キャプションの問題に対して,キャプションリファインメントデータ処理手法を用いて対処する。 実験では、MusicCapsとSong-Describer Dataset上でのSOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを実証した。 私たちのデモページはhttps://qa-mdt.github.io/でアクセスできます。

関連論文リスト

• SongGen: A Single Stage Auto-regressive Transformer for Text-to-Song Generation [75.86473375730392]
  SongGenは、コントロール可能な曲を生成するための、完全なオープンソースでシングルステージの自動回帰トランスフォーマーである。 音声と伴奏の混合を生成する混合モードと、それらを別々に合成するデュアルトラックモードの2つの出力モードをサポートする。 コミュニティの関与と今後の研究を促進するため、私たちは、モデルの重み付け、トレーニングコード、注釈付きデータ、前処理パイプラインをリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T18:52:21Z)
• Efficient Fine-Grained Guidance for Diffusion-Based Symbolic Music Generation [14.156461396686248]
  拡散モデルにFGG(Fined Guidance)アプローチを導入する。 FGGは拡散モデルをガイドし、専門家作曲家の制御と意図とより密に整合した音楽を生成する。 このアプローチは拡散モデルにより、即興性やインタラクティブな音楽生成といった高度な応用に優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T00:41:46Z)
• MuPT: A Generative Symbolic Music Pretrained Transformer [56.09299510129221]
  音楽の事前学習におけるLarge Language Models (LLM) の適用について検討する。 生成過程の異なるトラックからの不整合対策に関連する課題に対処するために,SMT-ABC Notation(Synchronized Multi-Track ABC Notation)を提案する。 私たちのコントリビューションには、最大8192個のトークンを処理可能な一連のモデルが含まれており、トレーニングセットの象徴的な音楽データの90%をカバーしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:35:52Z)
• StemGen: A music generation model that listens [9.489938613869864]
  音楽の文脈に耳を傾けたり反応したりできる音楽生成モデルを作成するための代替パラダイムを提案する。 本稿では,非自己回帰型トランスフォーマーモデルアーキテクチャを用いて,そのようなモデルを構築する方法について述べる。 得られたモデルは、最先端のテキスト条件付きモデルの音質に到達し、その文脈と強い音楽的コヒーレンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T08:09:20Z)
• MusicLDM: Enhancing Novelty in Text-to-Music Generation Using Beat-Synchronous Mixup Strategies [32.482588500419006]
  我々は,静的拡散とAudioLDMアーキテクチャを音楽領域に適応させる,最先端のテキスト・音楽モデルMusicLDMを構築した。 我々は、ビート同期オーディオミキサップとビート同期潜在ミキサップという、データ拡張のための2つの異なるミックスアップ戦略を提案する。 一般的な評価指標に加えて,CLAPスコアに基づくいくつかの新しい評価指標を設計し,提案したMusicLDMとビート同期ミックスアップ手法が生成した楽曲の品質とノベルティの両方を改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T05:35:37Z)
• MARBLE: Music Audio Representation Benchmark for Universal Evaluation [79.25065218663458]
  我々は,UniversaL Evaluation(MARBLE)のための音楽音響表現ベンチマークを紹介する。 音響、パフォーマンス、スコア、ハイレベルな記述を含む4つの階層レベルを持つ包括的分類を定義することで、様々な音楽情報検索(MIR)タスクのベンチマークを提供することを目的としている。 次に、8つの公開データセット上の14のタスクに基づいて統一されたプロトコルを構築し、ベースラインとして音楽録音で開発されたすべてのオープンソース事前学習モデルの表現を公平かつ標準的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T12:56:46Z)
• Simple and Controllable Music Generation [94.61958781346176]
  MusicGenは単一の言語モデル(LM)であり、圧縮された離散的な音楽表現、すなわちトークンの複数のストリームで動作する。 以前の作業とは異なり、MusicGenはシングルステージのトランスフォーマーLMと効率的なトークンインターリービングパターンで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T15:31:05Z)
• Efficient Neural Music Generation [42.39082326446739]
  本稿では,最先端品質の音楽オーディオを生成するLM誘導拡散モデルであるMeLoDy(音楽用M,LM用L,拡散用D)を提案する。 MeLoDyは、マンティックモデリングのためにMusicLMから最高レベルのLMを継承し、新しいデュアルパス拡散(DPD)モデルとオーディオVAE-GANを適用して、条件付きセマンティックトークンを波形に効率的に復号する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T05:02:35Z)
• ERNIE-Music: Text-to-Waveform Music Generation with Diffusion Models [67.66825818489406]
  本稿では拡散モデルの利用を基盤としたテキストから波形への音楽生成モデルを提案する。 本手法は,波形生成プロセスの指針となる条件因子として,自由形式のテキストプロンプトの革新的導入を前提としている。 波形領域における我々の生成した音楽は、多様性、品質、およびテキスト音楽の関連性において、以前の作品よりも大きなマージンで優れていたことを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-09T06:27:09Z)

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。