論文の概要: Multi-Source Music Generation with Latent Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06190v1
- Date: Tue, 10 Sep 2024 03:41:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 19:10:55.564613
- Title: Multi-Source Music Generation with Latent Diffusion
- Title（参考訳）: 遅延拡散を用いたマルチソース音楽生成
- Authors: Zhongweiyang Xu, Debottam Dutta, Yu-Lin Wei, Romit Roy Choudhury,
- Abstract要約: マルチソース拡散モデル (Multi-Source Diffusion Model, MDM) は、複数の音源の混合として音楽をモデル化することを提案した。
MSDMはリッチな旋律で曲を生成することができず、しばしば空の音を生成する。
本稿では,変分オートエンコーダ(VAEs)を用いて,各楽器ソースを別個の潜時表現に符号化するマルチソース潜時拡散モデル(MSLDM)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.832209959041259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Most music generation models directly generate a single music mixture. To allow for more flexible and controllable generation, the Multi-Source Diffusion Model (MSDM) has been proposed to model music as a mixture of multiple instrumental sources (e.g., piano, drums, bass, and guitar). Its goal is to use one single diffusion model to generate consistent music sources, which are further mixed to form the music. Despite its capabilities, MSDM is unable to generate songs with rich melodies and often generates empty sounds. Also, its waveform diffusion introduces significant Gaussian noise artifacts, which compromises audio quality. In response, we introduce a multi-source latent diffusion model (MSLDM) that employs Variational Autoencoders (VAEs) to encode each instrumental source into a distinct latent representation. By training a VAE on all music sources, we efficiently capture each source's unique characteristics in a source latent that our diffusion model models jointly. This approach significantly enhances the total and partial generation of music by leveraging the VAE's latent compression and noise-robustness. The compressed source latent also facilitates more efficient generation. Subjective listening tests and Frechet Audio Distance (FAD) scores confirm that our model outperforms MSDM, showcasing its practical and enhanced applicability in music generation systems. We also emphasize that modeling sources is more effective than direct music mixture modeling. Codes and models are available at https://github.com/XZWY/MSLDM. Demos are available at https://xzwy.github.io/MSLDMDemo.
- Abstract（参考訳）: ほとんどの音楽生成モデルは、直接1つの音楽ミックスを生成する。
より柔軟で制御可能な生成を可能にするため、マルチソース拡散モデル(MSDM)は、複数の楽器源(例えば、ピアノ、ドラム、ベース、ギター)の混合として音楽をモデル化するために提案されている。
その目標は、1つの拡散モデルを使用して一貫した音楽ソースを生成し、さらに混合して音楽を形成することである。
その能力にもかかわらず、MSDMはリッチな旋律で曲を生成することができず、しばしば空の音を生成する。
また、波形拡散はガウス的なノイズアーティファクトを導入し、音質を損なう。
そこで我々は,変分オートエンコーダ(VAE)を用いて,各楽器の音源を別個の潜時表現に符号化するマルチソース潜時拡散モデル(MSLDM)を提案する。
全ての音源でVAEを訓練することにより、拡散モデルが協調してモデル化される音源において、各音源の特徴を効率的に捉えることができる。
このアプローチは、VAEの潜在圧縮とノイズロス性を活用することにより、音楽の総生成と部分生成を著しく向上させる。
圧縮されたソース潜水剤は、より効率的な生成を容易にする。
主観的聴力テストとFrechet Audio Distance(FAD)スコアは、我々のモデルがMSDMより優れており、音楽生成システムにおける実用的で拡張された適用性を示している。
また,音源のモデリングは直接のミックス・モデリングよりも効果的であることも強調した。
コードとモデルはhttps://github.com/XZWY/MSLDM.comで公開されている。
デモはhttps://xzwy.github.io/MSLDMDemo.comで公開されている。
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