論文の概要: Learning Relationships Between Separate Audio Tracks for Creative Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25296v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 16:06:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.241746
• Title: Learning Relationships Between Separate Audio Tracks for Creative Applications
• Title（参考訳）: 創造的応用のための個別音声トラック間の学習関係
• Authors: Balthazar Bujard, Jérôme Nika, Fédéric Bevilacqua, Nicolas Obin,
• Abstract要約: 本稿では,音楽エージェント分野における研究プロジェクトにおける第一歩について述べる。 本研究の目的は,ライブ音楽入力とリアルタイム音楽出力との間の,所望の音楽関係のチューニングをトレーニングを通じて行うことである。 本稿では,音楽関係の学習と活用が可能なシンボリック決定モジュールを統合するアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4998703934432682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the first step in a research project situated within the field of musical agents. The objective is to achieve, through training, the tuning of the desired musical relationship between a live musical input and a real-time generated musical output, through the curation of a database of separated tracks. We propose an architecture integrating a symbolic decision module capable of learning and exploiting musical relationships from such musical corpus. We detail an offline implementation of this architecture employing Transformers as the decision module, associated with a perception module based on Wav2Vec 2.0, and concatenative synthesis as audio renderer. We present a quantitative evaluation of the decision module's ability to reproduce learned relationships extracted during training. We demonstrate that our decision module can predict a coherent track B when conditioned by its corresponding ''guide'' track A, based on a corpus of paired tracks (A, B).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音楽エージェント分野における研究プロジェクトにおける第一歩について述べる。 本研究の目的は、ライブ音楽入力とリアルタイム音楽出力との間の所望の音楽関係のチューニングを、トレーニングを通じて、分離されたトラックのデータベースのキュレーションにより達成することである。 そこで我々は,このような音楽コーパスから音楽関係を学習し,活用できるシンボリック決定モジュールを統合するアーキテクチャを提案する。 本稿では,Wav2Vec 2.0に基づく知覚モジュールに関連付けられた決定モジュールとしてTransformersを用いたアーキテクチャのオフライン実装について述べる。 本稿では,学習中に抽出した学習関係を再現する決定モジュールの能力について定量的に評価する。 我々は,この決定モジュールが,ペアトラック(A,B)のコーパスに基づいて,対応する'ガイド'トラックAで条件付けられたとき,コヒーレントトラックBを予測できることを実証する。

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