論文の概要: Bridging Paintings and Music -- Exploring Emotion based Music Generation through Paintings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07827v1
- Date: Thu, 12 Sep 2024 08:19:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 17:18:01.295101
- Title: Bridging Paintings and Music -- Exploring Emotion based Music Generation through Paintings
- Title（参考訳）: 絵画と音楽の橋渡し -絵画による感情に基づく音楽生成を探る-
- Authors: Tanisha Hisariya, Huan Zhang, Jinhua Liang,
- Abstract要約: 本研究では,視覚芸術で表現される感情に共鳴する音楽を生成するモデルを開発した。
コーディネートアートと音楽データの不足に対処するため、私たちはEmotion Painting Musicデータセットをキュレートした。
我々の2段階のフレームワークは、イメージを感情的内容のテキスト記述に変換し、これらの記述を音楽に変換することで、最小限のデータによる効率的な学習を容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.302353984541497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rapid advancements in artificial intelligence have significantly enhanced generative tasks involving music and images, employing both unimodal and multimodal approaches. This research develops a model capable of generating music that resonates with the emotions depicted in visual arts, integrating emotion labeling, image captioning, and language models to transform visual inputs into musical compositions. Addressing the scarcity of aligned art and music data, we curated the Emotion Painting Music Dataset, pairing paintings with corresponding music for effective training and evaluation. Our dual-stage framework converts images to text descriptions of emotional content and then transforms these descriptions into music, facilitating efficient learning with minimal data. Performance is evaluated using metrics such as Fr\'echet Audio Distance (FAD), Total Harmonic Distortion (THD), Inception Score (IS), and KL divergence, with audio-emotion text similarity confirmed by the pre-trained CLAP model to demonstrate high alignment between generated music and text. This synthesis tool bridges visual art and music, enhancing accessibility for the visually impaired and opening avenues in educational and therapeutic applications by providing enriched multi-sensory experiences.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進歩は、音楽と画像を含む生成タスクを大幅に強化し、単調なアプローチとマルチモーダルなアプローチを採用した。
本研究では,視覚芸術において表現される感情と調和し,感情のラベル付け,イメージキャプション,言語モデルを統合して視覚入力を楽曲に変換する音楽生成モデルを開発する。
コーディネート・アートと音楽データの不足に対処し,エモーティング・ペティング・ミュージック・データセット(Emotion Painting Music Dataset)をキュレートし,絵と対応する楽曲をペアリングし,効果的なトレーニングと評価を行った。
我々の2段階のフレームワークは、イメージを感情的内容のテキスト記述に変換し、これらの記述を音楽に変換することで、最小限のデータによる効率的な学習を容易にする。
Fr\echet Audio Distance (FAD)、Total Harmonic Distortion (THD)、Inception Score (IS)、KL divergenceなどの測定値を用いて評価を行い、事前学習したCLAPモデルにより音声-感情テキストの類似性を確認し、生成した音楽とテキストの高整合性を示す。
本発明の合成ツールは、視覚芸術と音楽の橋渡しを行い、豊富な多感覚体験を提供することにより、教育及び治療応用における視覚障害及び開口路のアクセシビリティを高める。
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