論文の概要: Controlling Surprisal in Music Generation via Information Content Curve Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06022v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 09:21:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 13:35:58.266611
- Title: Controlling Surprisal in Music Generation via Information Content Curve Matching
- Title（参考訳）: 情報コンテンツ曲線マッチングによる音楽生成の素性制御
- Authors: Mathias Rose Bjare, Stefan Lattner, Gerhard Widmer,
- Abstract要約: そこで本研究では,シーケンスモデルを用いた音楽生成における副次的制御手法を提案する。
Instantaneous Information Content (IIC) と呼ばれるメトリクスを定義する。
IICは、知覚された音楽的前提のプロキシ機能として機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5570874721859016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, the quality and public interest in music generation systems have grown, encouraging research into various ways to control these systems. We propose a novel method for controlling surprisal in music generation using sequence models. To achieve this goal, we define a metric called Instantaneous Information Content (IIC). The IIC serves as a proxy function for the perceived musical surprisal (as estimated from a probabilistic model) and can be calculated at any point within a music piece. This enables the comparison of surprisal across different musical content even if the musical events occur in irregular time intervals. We use beam search to generate musical material whose IIC curve closely approximates a given target IIC. We experimentally show that the IIC correlates with harmonic and rhythmic complexity and note density. The correlation decreases with the length of the musical context used for estimating the IIC. Finally, we conduct a qualitative user study to test if human listeners can identify the IIC curves that have been used as targets when generating the respective musical material. We provide code for creating IIC interpolations and IIC visualizations on https://github.com/muthissar/iic.
- Abstract（参考訳）: 近年、音楽生成システムに対する品質と大衆の関心が高まり、これらのシステムを制御する様々な方法の研究が奨励されている。
そこで本研究では,シーケンスモデルを用いた音楽生成における副次的制御手法を提案する。
この目的を達成するために,IIC(Instantaneous Information Content)と呼ばれる指標を定義した。
IICは、(確率モデルから推定される)知覚された音楽推定のプロキシ機能として機能し、楽曲内の任意の点で計算することができる。
これにより、不規則な時間間隔で音楽イベントが発生したとしても、異なる音楽コンテンツ間での補間を比較することができる。
我々はビームサーチを用いて、IIC曲線が所定の目標ICに近似した音楽材料を生成する。
実験により,IICは高調波およびリズムの複雑さと音符密度に相関があることが判明した。
相関はIICの推定に用いる音楽文脈の長さに比例して減少する。
最後に、人間の聴取者がそれぞれの音楽素材を生成する際にターゲットとして使用したICC曲線を識別できるかどうかを定性的なユーザスタディで検証する。
https://github.com/muthissar/iic.comでICC補間とICC視覚化を作成するためのコードを提供します。
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