論文の概要: Workflow-Based Evaluation of Music Generation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01022v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 13:07:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.415565
• Title: Workflow-Based Evaluation of Music Generation Systems
• Title（参考訳）: ワークフローに基づく音楽生成システムの評価
• Authors: Shayan Dadman, Bernt Arild Bremdal, Andreas Bergsland,
• Abstract要約: 本研究では,8つのオープンソースシステムを用いて,現代音楽制作における音楽生成システム(MGS)の探索的評価を行う。 選択されたシステムは、シンボリックおよびオーディオベースの音楽生成アプローチの両方において、アーキテクチャの多様性を表す。 発見によると、これらのシステムは、主に人間の専門知識を置き換えるのではなく、補完的なツールとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents an exploratory evaluation of Music Generation Systems (MGS) within contemporary music production workflows by examining eight open-source systems. The evaluation framework combines technical insights with practical experimentation through criteria specifically designed to investigate the practical and creative affordances of the systems within the iterative, non-linear nature of music production. Employing a single-evaluator methodology as a preliminary phase, this research adopts a mixed approach utilizing qualitative methods to form hypotheses subsequently assessed through quantitative metrics. The selected systems represent architectural diversity across both symbolic and audio-based music generation approaches, spanning composition, arrangement, and sound design tasks. The investigation addresses limitations of current MGS in music production, challenges and opportunities for workflow integration, and development potential as collaborative tools while maintaining artistic authenticity. Findings reveal these systems function primarily as complementary tools enhancing rather than replacing human expertise. They exhibit limitations in maintaining thematic and structural coherence that emphasize the indispensable role of human creativity in tasks demanding emotional depth and complex decision-making. This study contributes a structured evaluation framework that considers the iterative nature of music creation. It identifies methodological refinements necessary for subsequent comprehensive evaluations and determines viable areas for AI integration as collaborative tools in creative workflows. The research provides empirically-grounded insights to guide future development in the field.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,8つのオープンソースシステムを調べることで,現代音楽制作ワークフローにおける音楽生成システム(MGS)の探索的評価を行う。 評価フレームワークは,音楽制作の反復的・非線形的な性質の中で,システムの実用的・創造的価値を調査するための基準を通じて,技術的洞察と実践的実験を組み合わせる。 本研究は, 単評価手法を予備段階として, 定性的手法を用いた混合アプローチを採用し, 定量的指標を用いて仮説を導出する。 選択されたシステムは、シンボリックおよびオーディオベースの音楽生成アプローチ、構成、アレンジメント、音響設計タスクにまたがるアーキテクチャの多様性を表す。 この調査は、音楽制作における現在のMGSの限界、ワークフロー統合の課題と機会、そして芸術的信頼性を維持しながら協調ツールとしての開発の可能性に対処する。 発見によると、これらのシステムは、主に人間の専門知識を置き換えるのではなく、補完的なツールとして機能する。 これらは、感情的な深さと複雑な意思決定を必要とするタスクにおいて、人間の創造性に必要な役割を強調する、主題的および構造的コヒーレンスを維持する限界を示す。 本研究は,音楽創造の反復性を考慮した構造的評価枠組みに寄与する。 その後の包括的な評価に必要な方法論的改善を特定し、クリエイティブワークフローにおける協調ツールとしてAI統合の実行可能な領域を決定する。 この研究は、現場における将来の発展を導くための実証的な見識を提供する。

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