論文の概要: SongSong: A Time Phonograph for Chinese SongCi Music from Thousand of Years Away

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.24071v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 15:02:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.476311
• Title: SongSong: A Time Phonograph for Chinese SongCi Music from Thousand of Years Away
• Title（参考訳）: SongSong:数千年前の中国のSongCiミュージックのタイムフォノグラフ
• Authors: Jiajia Li, Jiliang Hu, Ziyi Pan, Chong Chen, Zuchao Li, Ping Wang, Lefei Zhang,
• Abstract要約: 我々は,中国語のSongCiを復元できる最初の音楽生成モデルであるSongSongを紹介した。 我々のモデルはまず入力されたSongCiからメロディを予測し、そのメロディに基づいて歌声と伴奏を別々に生成し、最後にすべての要素を組み合わせて最後の楽曲を生成する。 SongCiの実行におけるSongSongの習熟度を評価するために,評価用トレーニングセットに含まれない85のSongCi文をランダムに選択した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.01505919040677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there have been significant advancements in music generation. However, existing models primarily focus on creating modern pop songs, making it challenging to produce ancient music with distinct rhythms and styles, such as ancient Chinese SongCi. In this paper, we introduce SongSong, the first music generation model capable of restoring Chinese SongCi to our knowledge. Our model first predicts the melody from the input SongCi, then separately generates the singing voice and accompaniment based on that melody, and finally combines all elements to create the final piece of music. Additionally, to address the lack of ancient music datasets, we create OpenSongSong, a comprehensive dataset of ancient Chinese SongCi music, featuring 29.9 hours of compositions by various renowned SongCi music masters. To assess SongSong's proficiency in performing SongCi, we randomly select 85 SongCi sentences that were not part of the training set for evaluation against SongSong and music generation platforms such as Suno and SkyMusic. The subjective and objective outcomes indicate that our proposed model achieves leading performance in generating high-quality SongCi music.
• Abstract（参考訳）: 近年、音楽の発達が著しい。 しかし、既存のモデルは、主に近代的なポップソングの作成に焦点をあてており、古代中国のソンチーのようなリズムやスタイルの異なる古代音楽の制作を困難にしている。 本稿では,中国語のSongCiを復元できる最初の音楽生成モデルであるSongSongを紹介する。 我々のモデルはまず入力されたSongCiからメロディを予測し、そのメロディに基づいて歌声と伴奏を別々に生成し、最後にすべての要素を組み合わせて最後の楽曲を生成する。 また、古代音楽データセットの欠如に対処するため、古代中国音楽の包括的データセットであるOpenSongSongを作成した。 SongSongのSongCi演奏能力を評価するために,SongSongとSunoやSkyMusicなどの音楽生成プラットフォームに対する評価のトレーニングセットに含まれていない85のSongCi文をランダムに選択した。 主観的および客観的な結果から,提案モデルが高品質なSongCi音楽の創出において,先行的な性能を達成することが示唆された。

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