論文の概要: Aligning Generative Music AI with Human Preferences: Methods and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15038v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 02:12:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.593027
• Title: Aligning Generative Music AI with Human Preferences: Methods and Challenges
• Title（参考訳）: 人選好による生成的音楽AIのアライメント:方法と課題
• Authors: Dorien Herremans, Abhinaba Roy,
• Abstract要約: 本稿では,音楽生成における選好アライメント手法の体系的適用を提唱する。 これらの手法は、時間的コヒーレンス、調和一貫性、主観的品質評価といった音楽の独特な課題にどのように対処できるかについて議論する。 我々は、インタラクティブな作曲ツールやパーソナライズされた音楽サービスにおいて、好みに合わせた音楽生成を可能にすることを想定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.903484679337424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in generative AI for music have achieved remarkable fidelity and stylistic diversity, yet these systems often fail to align with nuanced human preferences due to the specific loss functions they use. This paper advocates for the systematic application of preference alignment techniques to music generation, addressing the fundamental gap between computational optimization and human musical appreciation. Drawing on recent breakthroughs including MusicRL's large-scale preference learning, multi-preference alignment frameworks like diffusion-based preference optimization in DiffRhythm+, and inference-time optimization techniques like Text2midi-InferAlign, we discuss how these techniques can address music's unique challenges: temporal coherence, harmonic consistency, and subjective quality assessment. We identify key research challenges including scalability to long-form compositions, reliability amongst others in preference modelling. Looking forward, we envision preference-aligned music generation enabling transformative applications in interactive composition tools and personalized music services. This work calls for sustained interdisciplinary research combining advances in machine learning, music-theory to create music AI systems that truly serve human creative and experiential needs.
• Abstract（参考訳）: 音楽のための生成AIの最近の進歩は、顕著な忠実さとスタイリスティックな多様性を達成している。 本稿では,音楽生成における選好アライメント手法の体系的適用を提唱し,計算最適化と人間の音楽鑑賞の基本的なギャップに対処する。 近年,MusicRLの大規模嗜好学習,DiffRhythm+における拡散に基づく選好最適化などのマルチ参照アライメントフレームワーク,Text2midi-InferAlignのような推論時間最適化技術などのブレークスルーに基づいて,これらのテクニックが音楽のユニークな課題である時間的コヒーレンス,調和性,主観的品質評価にどのように対処できるかを論じる。 我々は、長文合成へのスケーラビリティ、優先度モデリングにおける信頼性など、主要な研究課題を特定する。 今後,インタラクティブな作曲ツールやパーソナライズされた音楽サービスにおいて,好みに合わせた音楽生成が可能となることを期待する。 この研究は、人間の創造性と経験的なニーズに本当に役立つ音楽AIシステムを構築するために、機械学習、音楽理論の進歩を組み合わせた持続的な学際研究を求めている。

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