論文の概要: PerceiverS: A Multi-Scale Perceiver with Effective Segmentation for Long-Term Expressive Symbolic Music Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08307v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 03:14:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:10:18.344716
• Title: PerceiverS: A Multi-Scale Perceiver with Effective Segmentation for Long-Term Expressive Symbolic Music Generation
• Title（参考訳）: PerceiverS: 長期的表現型シンボリック音楽生成のための効果的セグメンテーションを用いたマルチスケール知覚器
• Authors: Yungang Yi, Weihua Li, Matthew Kuo, Quan Bai,
• Abstract要約: PerceiverS(セグメンテーション・アンド・スケール)は、長い構造化された表現力のある音楽を生成するために設計された新しいアーキテクチャである。 本手法は,長期的構造的依存関係と短期的表現的詳細を同時に学習することにより,記号的音楽生成を促進する。 Maestroのようなデータセットで評価された提案モデルは、コヒーレントで多様な音楽を生成する改善を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.201151187019607
• License:
• Abstract: Music generation has progressed significantly, especially in the domain of audio generation. However, generating symbolic music that is both long-structured and expressive remains a significant challenge. In this paper, we propose PerceiverS (Segmentation and Scale), a novel architecture designed to address this issue by leveraging both Effective Segmentation and Multi-Scale attention mechanisms. Our approach enhances symbolic music generation by simultaneously learning long-term structural dependencies and short-term expressive details. By combining cross-attention and self-attention in a Multi-Scale setting, PerceiverS captures long-range musical structure while preserving performance nuances. The proposed model, evaluated on datasets like Maestro, demonstrates improvements in generating coherent and diverse music with both structural consistency and expressive variation. The project demos and the generated music samples can be accessed through the link: https://perceivers.github.io.
• Abstract（参考訳）: 音楽生成は、特にオーディオ生成の領域において、著しく進歩している。 しかし、長い構造と表現力の両方を持つシンボリック音楽を生成することは大きな課題である。 本稿では,PerceiverS(セグメンテーションとスケール)を提案する。このアーキテクチャは,効果的セグメンテーションとマルチスケールアテンションの両方を活用することでこの問題に対処する。 本手法は,長期的構造的依存関係と短期的表現的詳細を同時に学習することにより,記号的音楽生成を促進する。 マルチスケール環境でのクロスアテンションと自己アテンションを組み合わせることで、PerceiverSはパフォーマンスのニュアンスを維持しながら、長距離の音楽構造をキャプチャする。 Maestroのようなデータセットで評価された提案モデルは、構造的一貫性と表現的変動の両方でコヒーレントで多様な音楽を生成する改善を実証する。 プロジェクトのデモと生成された音楽サンプルはリンクからアクセスできる。

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