論文の概要: Not that Groove: Zero-Shot Symbolic Music Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08203v1
- Date: Tue, 13 May 2025 03:33:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.413522
- Title: Not that Groove: Zero-Shot Symbolic Music Editing
- Title（参考訳）: ゼロショットのシンボリック音楽編集
- Authors: Li Zhang,
- Abstract要約: 私たちは象徴的な音楽編集に最初に取り組みました。
ゼロショットプロンプト付きLPMがドラム溝を効果的に編集できることを実証する。
成功のレシピは、LCMと音楽とを相互作用する創造的に設計されたフォーマットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.897267974042842
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Most work in AI music generation focused on audio, which has seen limited use in the music production industry due to its rigidity. To maximize flexibility while assuming only textual instructions from producers, we are among the first to tackle symbolic music editing. We circumvent the known challenge of lack of labeled data by proving that LLMs with zero-shot prompting can effectively edit drum grooves. The recipe of success is a creatively designed format that interfaces LLMs and music, while we facilitate evaluation by providing an evaluation dataset with annotated unit tests that highly aligns with musicians' judgment.
- Abstract（参考訳）: AI音楽生成におけるほとんどの仕事はオーディオに焦点を合わせており、音楽制作業界ではその剛性のために使用が限られている。
プロデューサーからのテキストによる指示のみを仮定しながら、柔軟性を最大化するために、私たちはシンボリックな音楽編集に最初に取り組みました。
我々は、ゼロショットプロンプト付きLPMがドラム溝を効果的に編集できることを証明し、ラベル付きデータの欠如という既知の課題を回避する。
成功のレシピは、LSMと音楽の相互作用を創造的に設計したフォーマットであり、ミュージシャンの判断と高度に一致した注釈付き単体テストによる評価データセットを提供することにより、評価を容易にする。
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