論文の概要: Music Proofreading with RefinPaint: Where and How to Modify Compositions given Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09099v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 18:07:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:39.101514
• Title: Music Proofreading with RefinPaint: Where and How to Modify Compositions given Context
• Title（参考訳）: RefinPaintによる音楽のプロファイリング - コンテクストのコンテクスト変更の場所と方法
• Authors: Pedro Ramoneda, Martin Rocamora, Taketo Akama,
• Abstract要約: RefinPaintはサンプリングプロセスを改善するイテレーティブなテクニックである。 フィードバックモデルを使用して、より弱い音楽要素を特定することでこれを実現します。 実験結果から,RefinPaintの有効性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0650780147044159
• License:
• Abstract: Autoregressive generative transformers are key in music generation, producing coherent compositions but facing challenges in human-machine collaboration. We propose RefinPaint, an iterative technique that improves the sampling process. It does this by identifying the weaker music elements using a feedback model, which then informs the choices for resampling by an inpainting model. This dual-focus methodology not only facilitates the machine's ability to improve its automatic inpainting generation through repeated cycles but also offers a valuable tool for humans seeking to refine their compositions with automatic proofreading. Experimental results suggest RefinPaint's effectiveness in inpainting and proofreading tasks, demonstrating its value for refining music created by both machines and humans. This approach not only facilitates creativity but also aids amateur composers in improving their work.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰生成変換器は音楽生成において重要な要素であり、コヒーレントな構成を生成するが、人間と機械の協調において課題に直面している。 サンプリングプロセスを改善する反復的手法であるRefinPaintを提案する。 フィードバックモデルを用いてより弱い音楽要素を識別し、塗装モデルで再サンプリングする選択を通知する。 この二重焦点法は、機械が繰り返しのサイクルを通じて自動塗布生成を改善する能力を促進するだけでなく、自動証明読解によってその構成を洗練しようとする人間にとって貴重なツールを提供する。 実験結果から,RefinPaintは,機械と人の両方が生成した楽曲の精製に有用であることを示す。 このアプローチは創造性を促進するだけでなく、アマチュア作曲家が作品を改善するのにも役立っている。

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