論文の概要: Symbolic Music Generation with Fine-grained Interactive Textural Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08435v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 00:41:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 03:26:42.296831
• Title: Symbolic Music Generation with Fine-grained Interactive Textural Guidance
• Title（参考訳）: 微粒な対話型テクスチャ誘導によるシンボリック音楽生成
• Authors: Tingyu Zhu, Haoyu Liu, Zhimin Jiang, Zeyu Zheng,
• Abstract要約: 拡散モデルにFTGを導入し,学習した分布の誤差を補正する。 シンボリック音楽生成における課題とFTGアプローチの効果について理論的特徴を導出する。 ユーザ入力によるインタラクティブな音楽生成のためのデモページを提供し,提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.052085651071135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of symbolic music generation presents unique challenges due to the combination of limited data availability and the need for high precision in note pitch. To overcome these difficulties, we introduce Fine-grained Textural Guidance (FTG) within diffusion models to correct errors in the learned distributions. By incorporating FTG, the diffusion models improve the accuracy of music generation, which makes them well-suited for advanced tasks such as progressive music generation, improvisation and interactive music creation. We derive theoretical characterizations for both the challenges in symbolic music generation and the effect of the FTG approach. We provide numerical experiments and a demo page for interactive music generation with user input to showcase the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: シンボリック・ミュージック・ジェネレーションの問題は、限られたデータ・アベイラビリティーと音符ピッチの高精度化の必要性が組み合わさって、独特な課題を呈している。 これらの課題を克服するために,学習分布の誤りを補正するために,拡散モデル内に細粒度テクスチュラルガイダンス(FTG)を導入する。 FTGを取り入れることで、拡散モデルは音楽生成の精度を向上し、プログレッシブな音楽生成、即興、インタラクティブな音楽生成といった高度なタスクに適している。 シンボリック音楽生成における課題とFTGアプローチの効果について理論的特徴を導出する。 ユーザ入力による対話型音楽生成のための数値実験とデモページを提供し,提案手法の有効性を実証する。

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