論文の概要: Generative AI for Music and Audio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14627v1
- Date: Thu, 21 Nov 2024 23:02:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-25 15:03:26.596812
- Title: Generative AI for Music and Audio
- Title（参考訳）: 音楽とオーディオのための生成AI
- Authors: Hao-Wen Dong,
- Abstract要約: 音楽とオーディオのための生成AIを中心にした私の研究の3つの主な方向性を紹介します。
私の長期的な目標は、音楽コンポジションの参入障壁を低くし、オーディオコンテンツの創造を民主化することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7829654512107216
- License:
- Abstract: Generative AI has been transforming the way we interact with technology and consume content. In the next decade, AI technology will reshape how we create audio content in various media, including music, theater, films, games, podcasts, and short videos. In this dissertation, I introduce the three main directions of my research centered around generative AI for music and audio: 1) multitrack music generation, 2) assistive music creation tools, and 3) multimodal learning for audio and music. Through my research, I aim to answer the following two fundamental questions: 1) How can AI help professionals or amateurs create music and audio content? 2) Can AI learn to create music in a way similar to how humans learn music? My long-term goal is to lower the barrier of entry for music composition and democratize audio content creation
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、私たちがテクノロジーと対話し、コンテンツを消費する方法を変えてきた。
今後10年で、AI技術は音楽、劇場、映画、ゲーム、ポッドキャスト、ショートビデオなど、さまざまなメディアでオーディオコンテンツを作る方法を変えていく。
この論文では、音楽とオーディオのための生成AIを中心に、私の研究の3つの主な方向性を紹介します。
1)マルチトラック音楽生成
2)補助音楽作成ツール、及び
3)音声と音楽のマルチモーダル学習。
私の研究を通じて、以下の2つの根本的な疑問に答えることを目指しています。
1)AIは、プロやアマチュアが音楽やオーディオコンテンツを作るのにどのように役立つのか?
2)AIは、人間が音楽を学ぶ方法と似た方法で音楽を作ることができるのか?
私の長期的な目標は、音楽コンポジションの参入障壁を低くし、オーディオコンテンツ作成を民主化することです。
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