論文の概要: An Agent-Based Framework for Automated Higher-Voice Harmony Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24463v2
• Date: Wed, 01 Oct 2025 07:00:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-02 14:33:21.814071
• Title: An Agent-Based Framework for Automated Higher-Voice Harmony Generation
• Title（参考訳）: 高次高調波自動生成のためのエージェントベースフレームワーク
• Authors: Nia D'Souza Ganapathy, Arul Selvamani Shaja,
• Abstract要約: 本フレームワークは,入力された楽譜を解析,標準化するための音楽摂取エージェントと,コードフォーマー(トランスフォーマーモデル)を用いたコード知識エージェントと,複雑なコード記号の構成音を解釈し,提供するハーモニー生成エージェントと,メロジカルかつリズミカルに相補的な調和ラインを構成するハーモニー生成エージェントとからなる。 特定のタスクを専門のエージェントに委譲することで、人間のミュージシャンの協調プロセスを効果的に模倣する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The generation of musically coherent and aesthetically pleasing harmony remains a significant challenge in the field of algorithmic composition. This paper introduces an innovative Agentic AI-enabled Higher Harmony Music Generator, a multi-agent system designed to create harmony in a collaborative and modular fashion. Our framework comprises four specialized agents: a Music-Ingestion Agent for parsing and standardizing input musical scores; a Chord-Knowledge Agent, powered by a Chord-Former (Transformer model), to interpret and provide the constituent notes of complex chord symbols; a Harmony-Generation Agent, which utilizes a Harmony-GPT and a Rhythm-Net (RNN) to compose a melodically and rhythmically complementary harmony line; and an Audio-Production Agent that employs a GAN-based Symbolic-to-Audio Synthesizer to render the final symbolic output into high-fidelity audio. By delegating specific tasks to specialized agents, our system effectively mimics the collaborative process of human musicians. This modular, agent-based approach allows for robust data processing, deep theoretical understanding, creative composition, and realistic audio synthesis, culminating in a system capable of generating sophisticated and contextually appropriate higher-voice harmonies for given melodies.
• Abstract（参考訳）: 音楽的コヒーレントで美的な調和を生み出すことは、アルゴリズム合成の分野において重要な課題である。 本稿では,Agentic AIを利用したハイアハーモニー・ミュージック・ジェネレータを提案する。 本フレームワークは,入力された楽譜を解析・標準化するための音楽摂取エージェント,複雑な和音記号の構成音を解釈・提供するためのコード知識エージェント,ハーモニーGPTとリズムネット(RNN)を利用して旋律的かつリズム的に相補的な調和線を構成するハーモニー生成エージェント,GANベースのシンボリック・アンド・オーディオ合成器を利用するオーディオ生成エージェントの4つの特殊エージェントから構成される。 特定のタスクを専門のエージェントに委譲することで、人間のミュージシャンの協調プロセスを効果的に模倣する。 このモジュール化されたエージェントベースのアプローチは、堅牢なデータ処理、深い理論的理解、創造的な構成、および現実的なオーディオ合成を可能にし、与えられたメロディに対して洗練された、文脈的に適切な高声の調和を生成できるシステムを完成させる。

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