論文の概要: Video Soundtrack Generation by Aligning Emotions and Temporal Boundaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10154v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 13:32:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:46.265357
• Title: Video Soundtrack Generation by Aligning Emotions and Temporal Boundaries
• Title（参考訳）: 感情と時間境界の調整によるビデオサウンドトラック生成
• Authors: Serkan Sulun, Paula Viana, Matthew E. P. Davies,
• Abstract要約: EMSYNCはビデオベースのシンボリック音楽生成モデルであり、音楽とビデオの感情的内容と時間的境界を一致させる。 本研究では,音節をシーンカットで予測・調整できる新しい時間的条件付け機構である境界オフセットを導入する。 主観的聴取テストにおいて、EMSYNCは、音楽理論を意識した参加者だけでなく、一般の聴取者に対しても、すべての主観的尺度で最先端のモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1743167854433303
• License:
• Abstract: We introduce EMSYNC, a video-based symbolic music generation model that aligns music with a video's emotional content and temporal boundaries. It follows a two-stage framework, where a pretrained video emotion classifier extracts emotional features, and a conditional music generator produces MIDI sequences guided by both emotional and temporal cues. We introduce boundary offsets, a novel temporal conditioning mechanism that enables the model to anticipate and align musical chords with scene cuts. Unlike existing models, our approach retains event-based encoding, ensuring fine-grained timing control and expressive musical nuances. We also propose a mapping scheme to bridge the video emotion classifier, which produces discrete emotion categories, with the emotion-conditioned MIDI generator, which operates on continuous-valued valence-arousal inputs. In subjective listening tests, EMSYNC outperforms state-of-the-art models across all subjective metrics, for music theory-aware participants as well as the general listeners.
• Abstract（参考訳）: ビデオに基づくシンボリック音楽生成モデルであるEMSYNCを導入する。 事前訓練された映像感情分類器が感情の特徴を抽出し、条件付き音楽生成装置が感情と時間の両方の手がかりによって導かれるMIDIシーケンスを生成する2段階の枠組みに従う。 本研究では,音節をシーンカットで予測・調整できる新しい時間的条件付け機構である境界オフセットを導入する。 既存のモデルとは異なり、我々の手法はイベントベースの符号化を維持し、微粒なタイミング制御と表現的な音楽ニュアンスを保証する。 また,情動条件のMIDIジェネレータを用いて,感情カテゴリーを生成する映像感情分類器をブリッジするマッピング手法を提案する。 主観的聴取テストにおいて、EMSYNCは、音楽理論を意識した参加者だけでなく、一般の聴取者に対しても、すべての主観的尺度で最先端のモデルより優れている。

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