論文の概要: YNote: A Novel Music Notation for Fine-Tuning LLMs in Music Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10467v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 14:10:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:08:57.377342
• Title: YNote: A Novel Music Notation for Fine-Tuning LLMs in Music Generation
• Title（参考訳）: YNote: 音楽生成におけるファインチューニングLDMのための新しい音楽表記法
• Authors: Shao-Chien Lu, Chen-Chen Yeh, Hui-Lin Cho, Chun-Chieh Hsu, Tsai-Ling Hsu, Cheng-Han Wu, Timothy K. Shih, Yu-Cheng Lin,
• Abstract要約: 音符と音符を表わすために4文字のみを使用する簡易な音符表記システムであるYNoteを紹介する。 YNoteの固定フォーマットは一貫性を確保し、読みやすく、より微調整された大規模言語モデルに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.236235028100295
• License:
• Abstract: The field of music generation using Large Language Models (LLMs) is evolving rapidly, yet existing music notation systems, such as MIDI, ABC Notation, and MusicXML, remain too complex for effective fine-tuning of LLMs. These formats are difficult for both machines and humans to interpret due to their variability and intricate structure. To address these challenges, we introduce YNote, a simplified music notation system that uses only four characters to represent a note and its pitch. YNote's fixed format ensures consistency, making it easy to read and more suitable for fine-tuning LLMs. In our experiments, we fine-tuned GPT-2 (124M) on a YNote-encoded dataset and achieved BLEU and ROUGE scores of 0.883 and 0.766, respectively. With just two notes as prompts, the model was able to generate coherent and stylistically relevant music. We believe YNote offers a practical alternative to existing music notations for machine learning applications and has the potential to significantly enhance the quality of music generation using LLMs.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を用いた音楽生成の分野は急速に発展しているが、MIDI、ABC Notation、MusicXMLといった既存の音楽表記体系はLLMを効果的に微調整するには複雑すぎる。 これらの形式は、機械も人間も、その多様性と複雑な構造のために解釈するのが困難である。 これらの課題に対処するために,音符とそのピッチを表すために4文字のみを使用する簡易音楽表記システムYNoteを紹介する。 YNoteの固定フォーマットは一貫性を確保し、読みやすく、微調整のLLMに適している。 実験では,YNote符号化データセット上で GPT-2 (124M) を微調整し,それぞれ BLEU と ROUGE のスコア 0.883 と 0.766 を得た。 わずか2つの音符をプロンプトとして、このモデルは一貫性があり、スタイリスティックな音楽を生み出すことができた。 我々は、YNoteが機械学習アプリケーションに既存の音楽表記法に代わる実用的な代替手段を提供すると考えており、LLMを用いた音楽生成の質を大幅に向上させる可能性を持っている。

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