論文の概要: Music Generation using Human-In-The-Loop Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15304v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 19:01:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:40.348227
• Title: Music Generation using Human-In-The-Loop Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ヒューマン・イン・ザ・ループ強化学習を用いた音楽生成
• Authors: Aju Ani Justus,
• Abstract要約: 本稿では,Human-In-The-Loop Reinforcement Learning (HITL RL) と音楽理論から派生した原理を組み合わせた楽曲のリアルタイム生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents an approach that combines Human-In-The-Loop Reinforcement Learning (HITL RL) with principles derived from music theory to facilitate real-time generation of musical compositions. HITL RL, previously employed in diverse applications such as modelling humanoid robot mechanics and enhancing language models, harnesses human feedback to refine the training process. In this study, we develop a HILT RL framework that can leverage the constraints and principles in music theory. In particular, we propose an episodic tabular Q-learning algorithm with an epsilon-greedy exploration policy. The system generates musical tracks (compositions), continuously enhancing its quality through iterative human-in-the-loop feedback. The reward function for this process is the subjective musical taste of the user.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Human-In-The-Loop Reinforcement Learning (HITL RL) と音楽理論から派生した原理を組み合わせた楽曲のリアルタイム生成手法を提案する。 HITL RLは、以前はヒューマノイドロボット力学のモデル化や言語モデルの強化など様々な用途に用いられており、人間のフィードバックを利用してトレーニングプロセスを洗練している。 本研究では,音楽理論の制約と原理を活用できるHILT RLフレームワークを開発した。 特に,epsilon-greedy 探索ポリシーを用いた表層グラフ型Q-ラーニングアルゴリズムを提案する。 このシステムは音楽トラック(作曲)を生成し、反復的なヒューマン・イン・ザ・ループフィードバックを通じてその品質を継続的に向上させる。 このプロセスの報酬機能は、ユーザの主観的な音楽的味である。

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