論文の概要: MusicAIR: A Multimodal AI Music Generation Framework Powered by an Algorithm-Driven Core

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17323v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 15:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.083044
• Title: MusicAIR: A Multimodal AI Music Generation Framework Powered by an Algorithm-Driven Core
• Title（参考訳）: MusicAIR:アルゴリズム駆動コアによるマルチモーダルAI音楽生成フレームワーク
• Authors: Callie C. Liao, Duoduo Liao, Ellie L. Zhang,
• Abstract要約: MusicAIRは、新しいアルゴリズム駆動のシンボリックミュージックコアをベースとした、革新的なAI音楽生成フレームワークである。 このフレームワークは歌詞のみから完全なメロディックスコアを生成する。 GenAIMは、歌詞・歌詞・テキスト・音楽生成・画像・音楽生成にMusicAIRを使用するウェブツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in generative AI have made music generation a prominent research focus. However, many neural-based models rely on large datasets, raising concerns about copyright infringement and high-performance costs. In contrast, we propose MusicAIR, an innovative multimodal AI music generation framework powered by a novel algorithm-driven symbolic music core, effectively mitigating copyright infringement risks. The music core algorithms connect critical lyrical and rhythmic information to automatically derive musical features, creating a complete, coherent melodic score solely from the lyrics. The MusicAIR framework facilitates music generation from lyrics, text, and images. The generated score adheres to established principles of music theory, lyrical structure, and rhythmic conventions. We developed Generate AI Music (GenAIM), a web tool using MusicAIR for lyric-to-song, text-to-music, and image-to-music generation. In our experiments, we evaluated AI-generated music scores produced by the system using both standard music metrics and innovative analysis that compares these compositions with original works. The system achieves an average key confidence of 85%, outperforming human composers at 79%, and aligns closely with established music theory standards, demonstrating its ability to generate diverse, human-like compositions. As a co-pilot tool, GenAIM can serve as a reliable music composition assistant and a possible educational composition tutor while simultaneously lowering the entry barrier for all aspiring musicians, which is innovative and significantly contributes to AI for music generation.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩は、音楽生成を顕著な研究の焦点にしている。 しかし、多くのニューラルベースモデルは大規模なデータセットに依存しており、著作権侵害や高性能コストに対する懸念を提起している。 対照的に,新しいアルゴリズム駆動型シンボリック音楽コアをベースとした,革新的なマルチモーダルAI音楽生成フレームワークであるMusicAIRを提案し,著作権侵害のリスクを効果的に軽減する。 音楽コアアルゴリズムは、重要な歌詞情報とリズム情報を結合し、音楽の特徴を自動的に導き出し、歌詞のみから完全でコヒーレントなメロディックスコアを生成する。 MusicAIRフレームワークは、歌詞、テキスト、画像から音楽を生成するのに役立つ。 生成された楽譜は、音楽理論の確立された原則、叙情的な構造、リズミカルな慣習に従う。 我々は、歌詞合成、テキスト・トゥ・ミュージック、画像・ツー・ミュージック生成にMusicAIRを用いたウェブツールであるGenerate AI Music(GenAIM)を開発した。 実験では,これらの楽曲を原曲と比較する標準的な音楽メトリクスとイノベーティブな分析の両方を用いて,システムによって生成されたAI生成音楽スコアを評価した。 このシステムは、平均的な鍵となる信頼度85%を達成し、人間の作曲家を79%で上回り、確立された音楽理論の基準と密接に一致し、多種多様な人間的な作曲を創出する能力を示している。 共同操縦ツールとして、GenAIMは、音楽生成のためのAIに大きく貢献する、すべての野心的なミュージシャンのエントリーバリアを同時に低くしながら、信頼性の高い作曲アシスタントおよび教育的な作曲指導者として機能することができる。

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