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 20:34:44.472793
• 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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。

関連論文リスト

• YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation [134.54174498094565]
  YuEはLLaMA2アーキテクチャに基づいたオープンファンデーションモデルのファミリーである。 歌詞のアライメント、コヒーレントな音楽構造、適切な伴奏を伴う声楽メロディを維持しながら、最大5分間の音楽を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T17:26:50Z)
• NotaGen: Advancing Musicality in Symbolic Music Generation with Large Language Model Training Paradigms [39.0194983652815]
  NotaGenは、高品質なクラシック楽譜を制作する可能性を探究する象徴的な音楽生成モデルである。 ABC表記の1.6万曲に事前訓練され、その後「時代劇構成」のプロンプトで調整された約9Kの高音質のクラシック曲に微調整される。 強化学習のためのCLaMP-DPO法は,人間のアノテーションや事前定義された報酬を必要とせずに,生成品質と制御性をさらに向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T09:12:07Z)
• ChordSync: Conformer-Based Alignment of Chord Annotations to Music Audio [0.48226434581895755]
  ChordSyncはコンバータベースのモデルで、コードアノテーションとオーディオトラックをシームレスにアライメントするように設計されている。 また,事前に訓練されたモデルとユーザフレンドリーなライブラリを提供し,コードアノテーションとオーディオトラックをシームレスに同期させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T16:16:29Z)
• MuPT: A Generative Symbolic Music Pretrained Transformer [56.09299510129221]
  音楽の事前学習におけるLarge Language Models (LLM) の適用について検討する。 生成過程の異なるトラックからの不整合対策に関連する課題に対処するために,SMT-ABC Notation(Synchronized Multi-Track ABC Notation)を提案する。 私たちのコントリビューションには、最大8192個のトークンを処理可能な一連のモデルが含まれており、トレーニングセットの象徴的な音楽データの90%をカバーしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T15:35:52Z)
• SongComposer: A Large Language Model for Lyric and Melody Composition in Song Generation [88.33522730306674]
  SongComposerは、シンボリックな歌の表現でメロディーや歌詞を理解し、生成することができた。 我々は、人間が音楽のためにデザインした成熟した効率的な方法である象徴的な歌の表現に頼っている。 広範な実験により、SongComposerは、歌詞からメロディ生成、メロディから歌詞への生成、歌の継続、テキストから歌への生成において優れたパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T16:15:28Z)
• ChatMusician: Understanding and Generating Music Intrinsically with LLM [81.48629006702409]
  ChatMusicianは、固有の音楽能力を統合するオープンソースのLarge Language Models(LLM)である。 外部のマルチモーダル・ニューラル構造やトークンーザを使わずに、純粋なテキスト・トークンーザで音楽を理解して生成することができる。 我々のモデルは、テキスト、コード、メロディ、モチーフ、音楽形式など、よく構造化されたフル長の音楽を構成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T17:19:41Z)
• RMSSinger: Realistic-Music-Score based Singing Voice Synthesis [56.51475521778443]
  RMS-SVSは、異なる音符タイプでリアル音楽のスコアを与えられた高品質な歌声を生成することを目的としている。 RMS-SVS方式であるRMSSingerを提案する。 RMSSingerでは,時間を要する音素の持続時間アノテーションと複雑な音素レベルのメルノートアライメントを避けるために,単語レベルのモデリングを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T03:57:51Z)
• Melody transcription via generative pre-training [86.08508957229348]
  メロディの書き起こしの鍵となる課題は、様々な楽器のアンサンブルや音楽スタイルを含む幅広いオーディオを処理できる方法を構築することである。 この課題に対処するために、広帯域オーディオの生成モデルであるJukebox(Dhariwal et al. 2020)の表現を活用する。 広義音楽のクラウドソースアノテーションから50ドル(約5,400円)のメロディ書き起こしを含む新しいデータセットを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T18:09:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。