論文の概要: Perception of AI-Generated Music - The Role of Composer Identity, Personality Traits, Music Preferences, and Perceived Humanness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02785v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 13:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.904159
• Title: Perception of AI-Generated Music - The Role of Composer Identity, Personality Traits, Music Preferences, and Perceived Humanness
• Title（参考訳）: AIが生み出す音楽の知覚 -作曲家のアイデンティティ、個人性、音楽の嗜好、人間性知覚の役割-
• Authors: David Stammer, Hannah Strauss, Peter Knees,
• Abstract要約: AI生成アートの急速な普及は、観客がそのような作品をどう認識し評価するかという潜在的なバイアスに関する議論を引き起こした。 本研究では,作曲家の情報と聴取者の特性が,AI生成音楽の知覚をいかに形作るかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid rise of AI-generated art has sparked debate about potential biases in how audiences perceive and evaluate such works. This study investigates how composer information and listener characteristics shape the perception of AI-generated music, adopting a mixed-method approach. Using a diverse set of stimuli across various genres from two AI music models, we examine effects of perceived authorship on liking and emotional responses, and explore how attitudes toward AI, personality traits, and music-related variables influence evaluations. We further assess the influence of perceived humanness and analyze open-ended responses to uncover listener criteria for judging AI-generated music. Attitudes toward AI proved to be the best predictor of both liking and emotional intensity of AI-generated music. This quantitative finding was complemented by qualitative themes from our thematic analysis, which identified ethical, cultural, and contextual considerations as important criteria in listeners' evaluations of AI-generated music. Our results offer a nuanced view of how people experience music created by AI tools and point to key factors and methodological considerations for future research on music perception in human-AI interaction.
• Abstract（参考訳）: AI生成アートの急速な普及は、観客がそのような作品をどう認識し評価するかという潜在的なバイアスに関する議論を引き起こした。 本研究では,作曲者情報と聴取者特性がAI生成音楽の知覚をどのように形成し,混合的アプローチを採用するかを検討する。 2つのAI音楽モデルから様々なジャンルにまたがる多様な刺激を用いて、著者の知覚が好みや感情的反応に与える影響を調べ、AIに対する態度、人格特性、音楽関連変数が評価にどのように影響するかを考察する。 さらに、知覚された人間性の影響を評価し、AI生成音楽を判断するリスナー基準を明らかにするために、オープンな応答を分析する。 AIに対する態度は、AIが生成した音楽の好みと感情的な強さの両方の予測に最適であることが判明した。 この定量的発見は,AI生成音楽の評価において,倫理的,文化的,文脈的考慮事項を重要な基準とみなす主題分析の質的テーマによって補完された。 我々の研究結果は、AIツールが生み出す音楽の体験に関する微妙な見解を提供し、人間とAIの相互作用における音楽知覚の今後の研究における重要な要因と方法論的考察を指摘する。

関連論文リスト

• Exploring the correlation between the type of music and the emotions evoked: A study using subjective questionnaires and EEG [51.04304650881465]
  目的は、異なる音楽ジャンルが感情に与える影響を実証することである。 これは音楽に対する幅広い感情的な反応を捉える効果があった。 分析の結果、感情と観察された脳活動の関連が明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-30T09:43:56Z)
• The Lovelace Test of Intelligence: Can Humans Recognise and Esteem AI-Generated Art? [0.0]
  本研究では,レディ・ラブレスにインスパイアされたチューリング・テストの修正版を用いて,芸術的創造性を通じて機械知性を評価することを目的とする。 人間の審査員がAI生成のアートワークと人間のアートアートとを確実に区別できるかどうか、AI生成のアートが人間のアート作品と同等の美的価値を達成できるかどうか、という2つの仮説を調査している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-14T17:58:32Z)
• Human Bias in the Face of AI: Examining Human Judgment Against Text Labeled as AI Generated [48.70176791365903]
  本研究では、偏見がAIと人為的コンテンツの知覚をどう形成するかを考察する。 ラベル付きおよびラベルなしコンテンツに対するヒトのラッカーの反応について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T04:31:45Z)
• A Survey of Foundation Models for Music Understanding [60.83532699497597]
  この研究は、AI技術と音楽理解の交差に関する初期のレビューの1つである。 音楽理解能力に関して,近年の大規模音楽基盤モデルについて検討,分析,検証を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T03:34:14Z)
• Between the AI and Me: Analysing Listeners' Perspectives on AI- and Human-Composed Progressive Metal Music [1.2874569408514918]
  我々は,ロックミュージックをコントロールグループとして利用し,AIと人為的に生成するプログレッシブメタルに対する参加者の視点を探る。 本稿では,世代タイプ(人間対AI),ジャンル(プログレッシブメタル対ロック),キュレーションプロセス(ランダム対チェリーピック)の効果を評価するための混合手法を提案する。 本研究は,AI音楽生成におけるジャンル別特化を実現するために,ファインチューニングを用いたことを検証する。 人間の音楽に類似した評価を受けるAI生成の抜粋はいくつかあったが、聴取者は人間の作曲を好んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T14:03:45Z)
• Position: Towards Bidirectional Human-AI Alignment [109.57781720848669]
  我々は、人間とAIの双方向的・動的関係を説明するために、研究コミュニティは「調整」を明確に定義し、批判的に反映すべきであると主張する。 このフレームワークは、AIと人間の価値を整合させる従来の取り組みを取り入れているだけでなく、人間とAIを整合させるという、重要で未解明の次元も導入しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:03:25Z)
• A Comprehensive Survey for Evaluation Methodologies of AI-Generated Music [14.453416870193072]
  本研究の目的は,AI生成音楽を評価するための主観的,客観的,複合的な方法論を包括的に評価することである。 究極的には、音楽評価分野における生成的AIの統合のための貴重な参考資料を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-26T02:44:33Z)
• Affective Idiosyncratic Responses to Music [63.969810774018775]
  本研究では,中国社会音楽プラットフォーム上での403万以上のリスナーコメントから,音楽に対する感情応答を測定する手法を開発した。 我々は,聴取者の感情反応を促進する音楽的,歌詞的,文脈的,人口動態的,精神的健康的効果をテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T19:57:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。