論文の概要: Towards Assessing Data Replication in Music Generation with Music Similarity Metrics on Raw Audio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14364v2
- Date: Thu, 1 Aug 2024 11:16:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-02 13:35:28.473053
- Title: Towards Assessing Data Replication in Music Generation with Music Similarity Metrics on Raw Audio
- Title（参考訳）: 生音声における音楽類似度指標を用いた音楽生成におけるデータ複製の評価に向けて
- Authors: Roser Batlle-Roca, Wei-Hisang Liao, Xavier Serra, Yuki Mitsufuji, Emilia Gómez,
- Abstract要約: データ複製を評価するために,様々なオーディオ音楽類似度指標に基づくモデル非依存のオープン評価手法を提案する。
提案手法は,10%以上の比率で正確なデータ複製を推定できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.254669525489923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in music generation are raising multiple concerns about the implications of AI in creative music processes, current business models and impacts related to intellectual property management. A relevant discussion and related technical challenge is the potential replication and plagiarism of the training set in AI-generated music, which could lead to misuse of data and intellectual property rights violations. To tackle this issue, we present the Music Replication Assessment (MiRA) tool: a model-independent open evaluation method based on diverse audio music similarity metrics to assess data replication. We evaluate the ability of five metrics to identify exact replication by conducting a controlled replication experiment in different music genres using synthetic samples. Our results show that the proposed methodology can estimate exact data replication with a proportion higher than 10%. By introducing the MiRA tool, we intend to encourage the open evaluation of music-generative models by researchers, developers, and users concerning data replication, highlighting the importance of the ethical, social, legal, and economic consequences. Code and examples are available for reproducibility purposes.
- Abstract（参考訳）: 音楽生成の最近の進歩は、創造的音楽プロセスにおけるAIの影響、現在のビジネスモデル、知的財産管理に関連する影響について、様々な懸念を提起している。
関連する議論と関連する技術的な課題は、AI生成音楽におけるトレーニングセットの複製と盗用の可能性であり、データや知的財産権侵害の誤用につながる可能性がある。
この問題に対処するために,様々なオーディオ音楽類似度指標に基づくモデルに依存しないオープン評価手法である音楽レプリケーションアセスメント(MiRA)ツールを提案する。
合成サンプルを用いて,異なるジャンルの楽曲の再現実験を行うことで,正確な複製を識別する5つの指標の能力を評価する。
提案手法は,10%以上の比率で正確なデータ複製を推定できることを示す。
MiRAツールを導入することで、研究者、開発者、利用者によるデータ複製に関する音楽生成モデルのオープンな評価を奨励し、倫理的、社会的、法的、経済的結果の重要性を強調します。
コードとサンプルは再現性のために利用可能だ。
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