Downcodes の編集者は次のように報告しています。閉会したばかりの 2024 年音楽情報検索国際会議 (ISMIR) で、目を引く研究結果である MusiConGen モデルが正式に発表されました。このモデルは、Transformer アーキテクチャを使用し、音楽生成の分野でリズムとコードの正確な制御を実現するための時間条件メカニズムを導入しており、生成される音楽サンプルはさまざまなスタイルをカバーし、優れた精度とスタイルの一貫性を示します。この技術的進歩は、音楽制作と人工知能による音楽生成の分野に新たな可能性をもたらします。このエキサイティングな展開を詳しく見てみましょう。
2024 年の音楽情報検索国際会議 (ISMIR) で、研究者らは新しく開発した MusiConGen モデルをデモンストレーションしました。このモデルは、Transformer に基づいてテキスト生成された音楽モデルであり、時間条件メカニズムを導入することにより、音楽のリズムとコードを制御する能力が大幅に向上します。
製品入口：https://top.aibase.com/tool/musicongen
MusiConGen モデルは、事前トレーニングされた MusicGen メロディー フレームワークに基づいて微調整されており、主にさまざまなスタイルのミュージック クリップを生成するために使用されます。研究チームは、コードとリズムの制御パラメータを設定することにより、カジュアルなブルース、スムーズなアシッド ジャズ、クラシック ロック、高エネルギーのファンク、ヘヴィ メタルの 5 つの異なるスタイルをカバーする、モデルによって生成された音楽サンプルを実証しました。
各スタイルの音楽には明確なコードとリズムの要件があり、これらのデータは RWC-pop-100 データベースから取得され、生成されたコードは BTC コード認識モデルによって推定されます。
MusiConGen の有効性を検証するために、研究者らはそれをベースライン モデルおよび微調整されたベースライン モデルと比較しました。同じコードとリズムのコントロール設定で、MusiConGen は生成された音楽サンプルにおいてより高い精度とスタイルの一貫性を実証し、音楽生成における技術的利点を反映しました。
ハイライト:
MusiConGen は、時間条件によるリズムとコードの制御を強化できる、Transformer に基づいたテキスト生成の音楽モデルです。
従来のモデルと微調整されたモデルと比較することで、MusiConGen は音楽生成における大幅な改善を実証しました。
? モデルによって生成される音楽は 5 つの異なるスタイルをカバーしており、特定のコードとリズムの要件を正確にシミュレートできます。
MusiConGen モデルの登場は、音楽生成の分野における人工知能の新たな大きな進歩を示し、音楽作成のための新しいツールと可能性を提供します。正確なリズムとコードのコントロール機能、そしてマルチスタイルの音楽生成の可能性が、未来の音楽制作に無限の想像力をもたらします。 MusiConGen が今後も素晴らしい音楽作品を提供してくれることを楽しみにしています。