Fugu-MT 論文翻訳(概要): ReMi: A Random Recurrent Neural Network Approach to Music Production

論文の概要: ReMi: A Random Recurrent Neural Network Approach to Music Production

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17023v1
Date: Wed, 02 Apr 2025 15:45:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.231144
Title: ReMi: A Random Recurrent Neural Network Approach to Music Production
Title（参考訳）: ReMi: ランダムリカレントニューラルネットワークによる音楽制作
Authors: Hugo Chateau-Laurent, Tara Vanhatalo,
Abstract要約: 生成的人工知能は、エネルギー消費、著作権侵害、創造的萎縮に関する懸念を提起する。音楽家を置き換えることを目的としたエンドツーエンドの音楽生成とは対照的に、我々のアプローチはデータの不要さと計算能力の低下を両立させながらクリエイティビティを高める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Generative artificial intelligence raises concerns related to energy consumption, copyright infringement and creative atrophy. We show that randomly initialized recurrent neural networks can produce arpeggios and low-frequency oscillations that are rich and configurable. In contrast to end-to-end music generation that aims to replace musicians, our approach expands their creativity while requiring no data and much less computational power. More information can be found at: https://allendia.com/
Abstract（参考訳）: 生成的人工知能は、エネルギー消費、著作権侵害、創造的萎縮に関する懸念を提起する。ランダムに初期化されたリカレントニューラルネットワークは、リッチで構成可能なアルペジオと低周波発振を生成できることを示す。音楽家を置き換えることを目的としたエンドツーエンドの音楽生成とは対照的に、我々のアプローチはデータの不要さと計算能力の低下を両立させながらクリエイティビティを高める。詳細は、https://allendia.com/で確認できる。

関連論文リスト

Adaptive Accompaniment with ReaLchords [60.690020661819055]
ユーザのメロディに合わせてコード伴奏を即興するオンライン生成モデルであるReaLchordsを提案する。まず、最大で事前訓練されたオンラインモデルから始め、強化学習を使用して、オンライン使用のためのモデルを微調整します。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-17T16:59:05Z)
Detecting Musical Deepfakes [0.0]
本研究では,FakeMusicCapsデータセットを用いたAI生成楽曲の検出について検討した。実世界の逆境条件をシミュレートするため, テンポストレッチとピッチシフトをデータセットに適用した。メルスペクトログラムは、修正されたオーディオから生成され、その後、畳み込みニューラルネットワークのトレーニングと評価に使用された。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-03T21:45:13Z)
ReaLJam: Real-Time Human-AI Music Jamming with Reinforcement Learning-Tuned Transformers [53.63950017886757]
ReaLJamは、人間とトランスフォーマーをベースとしたAIエージェントが強化学習でトレーニングしたライブ音楽ジャミングセッションのためのインタフェースとプロトコルである。エージェントが継続的にパフォーマンスを予測し,ユーザに対してその計画を視覚的に伝達する,予測という概念を用いてリアルタイムインタラクションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-28T17:42:58Z)
Unrolled Creative Adversarial Network For Generating Novel Musical Pieces [0.0]
GAN(Generative Adversarial Network)およびGAN(Generative Adversarial Network)は、音楽生成の研究者によって研究されている。本稿では,創造的な音楽を生み出すための新しいシステムとともに,古典的なシステムを採用した。 GANは、その分布から学び模倣する一連の入力を与えられた新しい出力を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-31T14:07:59Z)
Interpretable Melody Generation from Lyrics with Discrete-Valued Adversarial Training [12.02541352832997]
Gumbel-Softmaxは、GAN(Generative Adversarial Networks)による音楽属性生成の非微分性問題を解決するために利用される。ユーザーは生成されたAI曲を聴くだけでなく、推奨音楽属性から選択することで新しい曲を再生することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-30T05:45:47Z)
Co-creation and ownership for AI radio [1.2839524529089017]
AI音楽生成、主観評価、パーソナライズされたレコメンデーションをブレンドしたコンセプトのカジュアルクリエーターであるArtificial$.! 我々は、Artificial$.!$fmの設計と開発について報告し、プラットフォーム上で生成されたアーティファクトの所有権に関する法的分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-01T13:35:03Z)
Music Generation Using an LSTM [52.77024349608834]
LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク構造は、シリーズの次の出力の予測に非常に有用であることが証明されている。 Recurrent Neural Networks (RNN) を用いた音楽生成手法の実証我々は、音楽生成におけるLSTMの直感、理論、応用に関する簡単な要約を提供し、この目標を達成するのに最適なネットワークを開発し、提示し、直面する問題や課題を特定し、対処し、今後のネットワーク改善の可能性を含める。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-23T00:13:41Z)
Can GAN originate new electronic dance music genres? -- Generating novel rhythm patterns using GAN with Genre Ambiguity Loss [0.0]
本稿では,音楽生成,特に電子舞踊音楽のリズムパターンに着目し,深層学習を用いて新しいリズムを生成できるかを論じる。我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)のフレームワークを拡張し、データセット固有の分布から分岐することを奨励する。提案したGANは、音楽リズムのように聞こえるリズムパターンを生成できるが、トレーニングデータセットのどのジャンルにも属さないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-25T23:22:12Z)
Melody-Conditioned Lyrics Generation with SeqGANs [81.2302502902865]
本稿では,SeqGAN(Sequence Generative Adversarial Networks)に基づく,エンドツーエンドのメロディ条件付き歌詞生成システムを提案する。入力条件が評価指標に悪影響を及ぼすことなく,ネットワークがより有意義な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-28T02:35:40Z)
Dance Revolution: Long-Term Dance Generation with Music via Curriculum Learning [55.854205371307884]
音楽条件付きダンス生成をシーケンス・ツー・シーケンスの学習問題として定式化する。本稿では,長動き列生成における自己回帰モデルの誤り蓄積を軽減するための新しいカリキュラム学習戦略を提案する。提案手法は,自動計測と人的評価において,既存の最先端技術よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T00:08:25Z)
RL-Duet: Online Music Accompaniment Generation Using Deep Reinforcement Learning [69.20460466735852]
本稿では,オンライン伴奏生成のための深層強化学習アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは人体に応答し,メロディック,ハーモニック,多種多様な機械部品を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-08T03:53:52Z)

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。