論文の概要: Emotion Manipulation Through Music -- A Deep Learning Interactive Visual Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08623v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 20:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 22:07:36.988680
• Title: Emotion Manipulation Through Music -- A Deep Learning Interactive Visual Approach
• Title（参考訳）: 音楽による感情操作 - 深層学習型ビジュアルアプローチ
• Authors: Adel N. Abdalla, Jared Osborne, Razvan Andonie,
• Abstract要約: 我々は,AIツールを用いて歌の感情的内容を操作する新しい方法を提案する。 私たちのゴールは、元のメロディをできるだけそのままにして、望ましい感情を達成することです。 この研究は、オンデマンドのカスタム音楽生成、既存の作品の自動リミックス、感情の進行に合わせて調整された音楽プレイリストに寄与する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Music evokes emotion in many people. We introduce a novel way to manipulate the emotional content of a song using AI tools. Our goal is to achieve the desired emotion while leaving the original melody as intact as possible. For this, we create an interactive pipeline capable of shifting an input song into a diametrically opposed emotion and visualize this result through Russel's Circumplex model. Our approach is a proof-of-concept for Semantic Manipulation of Music, a novel field aimed at modifying the emotional content of existing music. We design a deep learning model able to assess the accuracy of our modifications to key, SoundFont instrumentation, and other musical features. The accuracy of our model is in-line with the current state of the art techniques on the 4Q Emotion dataset. With further refinement, this research may contribute to on-demand custom music generation, the automated remixing of existing work, and music playlists tuned for emotional progression.
• Abstract（参考訳）: 音楽は多くの人の感情を喚起します。 我々は,AIツールを用いて歌の感情的内容を操作する新しい方法を提案する。 私たちのゴールは、元のメロディをできるだけそのままにして、望ましい感情を達成することです。 そこで我々は,入力歌をダイメトリックに対立する感情に変換し,この結果をRusselのCircumplexモデルで可視化する対話型パイプラインを構築した。 我々のアプローチは、既存の音楽の感情的内容を変更することを目的とした新しい分野であるセマンティック・マニピュレーション・オブ・ミュージック(Semantic Manipulation of Music)のコンセプト実証である。 我々は、キーやSoundFontのインスツルメンテーション、その他の音楽的特徴に対する修正の精度を評価することができるディープラーニングモデルを設計する。 我々のモデルの精度は、現在の4Q Emotionデータセットの最先端技術とインラインで一致している。 さらなる改良により、この研究は、オンデマンドのカスタム音楽生成、既存の作品の自動リミックス、感情的な進行のために調整された音楽プレイリストに寄与する可能性がある。

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