Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Interpretation Gap in Text-to-Music Generation Models

論文の概要: The Interpretation Gap in Text-to-Music Generation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10328v1
Date: Sun, 14 Jul 2024 20:51:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 18:39:42.564770
Title: The Interpretation Gap in Text-to-Music Generation Models
Title（参考訳）: テキスト・音楽生成モデルにおける解釈ギャップ
Authors: Yongyi Zang, Yixiao Zhang,
Abstract要約: 本稿では,制御の表現,解釈,実行を含む音楽対話プロセスを記述する枠組みを提案する。既存のテキスト-音楽モデルとミュージシャンの主なギャップは、モデルがミュージシャンの制御を解釈する能力に欠ける解釈段階にある、と我々は主張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2565093324944228
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large-scale text-to-music generation models have significantly enhanced music creation capabilities, offering unprecedented creative freedom. However, their ability to collaborate effectively with human musicians remains limited. In this paper, we propose a framework to describe the musical interaction process, which includes expression, interpretation, and execution of controls. Following this framework, we argue that the primary gap between existing text-to-music models and musicians lies in the interpretation stage, where models lack the ability to interpret controls from musicians. We also propose two strategies to address this gap and call on the music information retrieval community to tackle the interpretation challenge to improve human-AI musical collaboration.
Abstract（参考訳）: 大規模なテキストから音楽への生成モデルは音楽の創造性を著しく向上させ、前例のない創造的な自由を提供する。しかし、人間の音楽家と効果的に協力する能力は依然として限られている。本稿では,制御の表現,解釈,実行を含む音楽対話プロセスを記述する枠組みを提案する。この枠組みに従うと、既存のテキスト・ツー・ミュージック・モデルとミュージシャンの主なギャップは、モデルがミュージシャンの制御を解釈する能力に欠ける解釈段階にあると論じる。また,このギャップに対処する2つの戦略を提案し,音楽情報検索コミュニティに人間とAIのコラボレーションを改善するための解釈課題に取り組むよう呼びかける。

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