論文の概要: Data-Driven Analysis of Text-Conditioned AI-Generated Music: A Case Study with Suno and Udio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11824v1
- Date: Mon, 15 Sep 2025 12:10:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.264438
- Title: Data-Driven Analysis of Text-Conditioned AI-Generated Music: A Case Study with Suno and Udio
- Title（参考訳）: テキストによるAI生成音楽のデータ駆動分析--SunoとUdioを事例として
- Authors: Luca Casini, Laura Cros Vila, David Dalmazzo, Anna-Kaisa Kaila, Bob L. T. Sturm,
- Abstract要約: SunoやUdioといったテキストプロンプトから音楽を作成するためのオンラインAIプラットフォームが、現在数十万人のユーザによって使用されている。
この記事では、2024年5月から10月にかけて、これらのプラットフォームのユーザが生成した大量の曲のコレクションを使用して、SunoとUdioに対するこれらの質問に答える。
最先端のテキスト埋め込みモデルを組み合わせることで、プロンプト、タグ、歌詞を分析し、インタラクティブなプロットで自動的にアノテートおよび表示を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0238343960165155
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online AI platforms for creating music from text prompts (AI music), such as Suno and Udio, are now being used by hundreds of thousands of users. Some AI music is appearing in advertising, and even charting, in multiple countries. How are these platforms being used? What subjects are inspiring their users? This article answers these questions for Suno and Udio using a large collection of songs generated by users of these platforms from May to October 2024. Using a combination of state-of-the-art text embedding models, dimensionality reduction and clustering methods, we analyze the prompts, tags and lyrics, and automatically annotate and display the processed data in interactive plots. Our results reveal prominent themes in lyrics, language preference, prompting strategies, as well as peculiar attempts at steering models through the use of metatags. To promote the musicological study of the developing cultural practice of AI-generated music we share our code and resources.
- Abstract（参考訳）: SunoやUdioといったテキストプロンプト(AI音楽)から音楽を作成するためのオンラインAIプラットフォームが、現在数十万人のユーザによって使用されている。
一部のAI音楽は、複数の国で広告やチャートに現れている。
これらのプラットフォームはどのように使われていますか?
ユーザを刺激するテーマは何か?
この記事では、2024年5月から10月にかけて、これらのプラットフォームのユーザが生成した大量の曲のコレクションを使用して、SunoとUdioに対するこれらの質問に答える。
我々は,最先端のテキスト埋め込みモデル,次元の低減とクラスタリング手法の組み合わせを用いて,プロンプト,タグ,歌詞を分析し,対話型プロットで処理されたデータを自動的に注釈・表示する。
以上の結果から,歌詞,言語嗜好,促進戦略,メタタグの使用によるモデル操作の独特な試みなど,顕著なテーマが明らかになった。
AIが生み出す音楽の文化的実践に関する音楽学的研究を促進するために、私たちはコードとリソースを共有します。
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