論文の概要: Agent-Driven Large Language Models for Mandarin Lyric Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01450v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 12:01:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 17:44:25.208301
• Title: Agent-Driven Large Language Models for Mandarin Lyric Generation
• Title（参考訳）: マンダリン歌詞生成のためのエージェント駆動型大言語モデル
• Authors: Hong-Hsiang Liu, Yi-Wen Liu,
• Abstract要約: マンダリンのような音節の輪郭言語では、ピッチの輪郭はメロディとトーンの両方に影響され、歌詞とメロディの適合性が変化する。 本研究は,作詞家やメロディ作家が作曲過程に適合していることを確認する。 本研究では,メロディから歌詞へのタスクをサブタスクに分解するマルチエージェントシステムを開発し,各エージェントが韻律,音節数,歌詞・メロディのアライメント,一貫性を制御している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2221991003992967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Large Language Models have shown impressive in-context learning abilities, performing well across various tasks with just a prompt. Previous melody-to-lyric research has been limited by scarce high-quality aligned data and unclear standard for creativeness. Most efforts focused on general themes or emotions, which are less valuable given current language model capabilities. In tonal contour languages like Mandarin, pitch contours are influenced by both melody and tone, leading to variations in lyric-melody fit. Our study, validated by the Mpop600 dataset, confirms that lyricists and melody writers consider this fit during their composition process. In this research, we developed a multi-agent system that decomposes the melody-to-lyric task into sub-tasks, with each agent controlling rhyme, syllable count, lyric-melody alignment, and consistency. Listening tests were conducted via a diffusion-based singing voice synthesizer to evaluate the quality of lyrics generated by different agent groups.
• Abstract（参考訳）: 生成可能な大規模言語モデルは、インコンテキスト学習能力に優れており、プロンプトだけで様々なタスクでうまく機能している。 これまでのメロディから歌詞への研究は、高品質な整列データが少ないことと、創造性に関する不明瞭な基準によって制限されてきた。 ほとんどの取り組みは、現在の言語モデル能力を考えると価値の低い一般的なテーマや感情に焦点を当てています。 マンダリンのような音節の輪郭言語では、ピッチの輪郭はメロディとトーンの両方に影響され、歌詞とメロディの適合性が変化する。 Mpop600データセットで検証した結果, 作詞家やメロディ作家が作曲過程に適合すると考えられることが確認された。 本研究では,メロディから歌詞へのタスクをサブタスクに分解するマルチエージェントシステムを開発し,各エージェントが韻律,音節数,歌詞・メロディのアライメント,一貫性を制御している。 異なるエージェント群が生成する歌詞の質を評価するために,拡散型歌唱音声合成器を用いて聴取試験を行った。

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