Wir stellen SCHmUBERT vor: Ein neues Modell zur Musikgenerierung

Musikgenerierung ist ein wachsendes Gebiet in der künstlichen Intelligenz. Dabei werden Algorithmen und Modelle verwendet, um Musik automatisch zu erstellen, ohne menschliches Eingreifen. Das kann alles sein, von der Generierung einzelner Songs bis hin zu neuen Kompositionen aus verschiedenen Musikstücken. Es gibt unterschiedliche Ansätze, und das Feld entwickelt sich ständig weiter mit neuen Techniken und Ideen.

#Verschiedene Ansätze zur Musikgenerierung

Es gibt viele Methoden, um Musik künstlich zu generieren. Einige konzentrieren sich darauf, musikalische Stücke von Grund auf neu zu erstellen, während andere bestehende Musikclips verbinden oder eine musikalische Sequenz erweitern. Das Endziel kann ganz unterschiedlich sein, von der Erstellung einzelner Tracks für Instrumente bis hin zu kompletten Orchesterstücken oder sogar einfachen Schlagzeugmustern.

Zwei wichtige Bereiche der Musikgenerierung sind Symbolische Musik und Audio-Daten. Symbolische Musik bezieht sich auf Darstellungen von Musik mit diskreten Elementen wie Noten, die oft in Formaten wie MIDI oder musicXML zu finden sind. Diese Art der Darstellung ermöglicht ein tiefes Verständnis musikalischer Strukturen. Allerdings übersetzt sie sich nicht direkt in Klang, da sie nur die Elemente der Musik, nicht das tatsächliche Audio kodiert.

Audio-Daten hingegen bestehen aus echten Tonaufnahmen, die Sequenzen von Schallwellen in bestimmten Intervallen erfassen. Audio-Darstellungen sind weniger strukturiert und können zu Herausforderungen bei der Modellierung führen, insbesondere aufgrund ihrer typischerweise längeren Längen.

#Die Rolle probabilistischer Modelle

In den letzten Entwicklungen haben probabilistische Modelle Aufmerksamkeit erregt, insbesondere durch eine Methode namens Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs). Diese Modelle funktionieren, indem sie schrittweise zufälligen Lärm in strukturierte musikalische Sequenzen verwandeln, was sie sowohl für die Audio- als auch für die symbolische Musikgenerierung effektiv macht.

Während sich ein Grossteil der Forschung auf Audio-Anwendungen konzentriert hat, beginnt die Erkundung dieser Modelle in der symbolischen Musikgenerierung gerade. Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass diese Modelle gut darin sind, Musik zu generieren, aber es gibt noch viel zu verstehen und zu verbessern.

#Einführung eines neuen Modells zur Musikgenerierung

Wir schlagen ein neues Modell vor, das speziell für die symbolische Musikgenerierung mit einem diskreten Ansatz entwickelt wurde. Dieses Modell heisst SCHmUBERT. Es baut auf bestehenden Ideen von Diffusionsmodellen auf und wendet diese direkt im Bereich der symbolischen Musik an.

Die Hauptmerkmale von SCHmUBERT sind:

1. Direkte Anwendung: Es ist das erste Mal, dass eine diskrete Version des DDPM auf die symbolische Musikgenerierung angewendet wird.
2. Flexibles Modellieren: Das Modell kann Musik auf verschiedene Arten generieren, einschliesslich des Ausfüllens fehlender Noten (ein Prozess, der als Infilling bezeichnet wird) und der Erstellung von Begleitungen.
3. Hohe Leistung: SCHmUBERT bietet hochwertige Samples und übertrifft sogar bestehende Modelle mit weniger Parametern.

#Die Bedeutung der Bewertung

Obwohl die Leistung unseres Modells vielversprechend ist, ist es wichtig, die Bewertung kritisch zu betrachten. Traditionelle Metriken zur Bewertung der Musikgenerierung können manchmal irreführend sein. Zum Beispiel könnten einige Metriken hohe Bewertungen für Musik vergeben, die nicht gut klingt, nur weil die statistischen Eigenschaften mit den Trainingsdaten übereinstimmen.

Um dieses Problem zu verdeutlichen, haben wir Experimente durchgeführt, um zu zeigen, wie bestimmte Metriken überlistet werden können. Indem wir Musik generiert haben, die den statistischen Merkmalen von hochwertigen Stücken entsprach, haben wir gezeigt, dass Metriken nicht immer die tatsächliche musikalische Qualität widerspiegeln.

#Verständnis von Musikgenerierungsmodellen

Musikgenerierungsmodelle basieren oft auf dem Verständnis von Sequenzen musikalischer Tokens. Für SCHmUBERT verwenden wir ein System, das Sequenzen von Noten verarbeitet und ihre Beziehungen und Strukturen berücksichtigt. Diese Modelle werden auf grossen Datensätzen von Musik trainiert, wodurch sie Muster lernen und neue Sequenzen basieren auf diesen Mustern generieren können.

Der Trainingsprozess besteht darin, dem Modell viele Musikbeispiele zu zeigen, sodass es begreift, wie Noten typischerweise aufeinander folgen, wie Melodien gebildet werden und wie verschiedene Instrumente in einem Stück interagieren.

#Architektur und Training von SCHmUBERT

Die Architektur von SCHmUBERT ist darauf ausgelegt, musikalische Daten effektiv zu verarbeiten. Es nutzt Schichten von neuronalen Netzwerken, die komplexe Muster innerhalb der Daten lernen können. Durch die Kombination verschiedener Techniken kann SCHmUBERT eine Sequenz von Noten in ein kohärentes Musikstück umwandeln.

Das Training beinhaltet das Bereitstellen einer Vielzahl von Musikproben, was dem Modell ermöglicht, aus den Daten zu lernen. Der Prozess umfasst das Anpassen von Parametern im Modell, sodass es Fehler in der Musikgenerierung minimieren kann.

#Leistung im Vergleich zu bestehenden Modellen

Im Vergleich zu bestehenden Modellen schneidet SCHmUBERT konstant gut ab, wenn es um die Generierung hochwertiger Musikproben geht. Dieses Modell wurde bei verschiedenen Aufgaben getestet, wie dem Ausfüllen von Noten und der Generierung von Musik von Grund auf. In beiden Fällen hat es gezeigt, dass es Ergebnisse produziert, die die älterer Modelle übertreffen, obwohl es eine kleinere Anzahl von Parametern hat.

Die Fähigkeit von SCHmUBERT, Musik für verschiedene Kontexte zu generieren – sei es beim Ausfüllen von Lücken oder beim Erstellen neuer Begleitungen – zeigt seine Vielseitigkeit und Effektivität bei Musikgenerierungsaufgaben.

#Einschränkungen der Bewertungsmetriken

Trotz der Fortschritte ist es wichtig, die Einschränkungen der derzeit verwendeten Bewertungsmetriken in der Musikgenerierung zu erkennen. Viele dieser Metriken bewerten die Qualität oder Vielfalt der produzierten Musik nicht ausreichend. Ein Fokus auf aggregierte Statistiken kann wichtige Aspekte kreativer musikalischer Ausdrucksweise übersehen.

Durch Experimente haben wir festgestellt, dass Metriken oft nicht zwischen Musik unterscheiden können, die wirklich kreativ ist, und Material, das statistischen Kriterien entspricht, aber keine echte künstlerische Ausdruckskraft hat. Dies hebt die Notwendigkeit für nuanciertere und effektivere Bewertungsmethoden im Feld hervor.

#Die Rolle von Interaktion und Kontrolle

Interaktion spielt auch eine wichtige Rolle in der Musikgenerierung. Indem wir den Nutzern die Kontrolle über den generativen Prozess ermöglichen, können wir ein reichhaltigeres Erlebnis für Musiker und Künstler schaffen. SCHmUBERT erleichtert die Benutzerinteraktion, indem es ermöglicht, generierte Sequenzen während des Schaffensprozesses zu modifizieren.

Zum Beispiel können Nutzer Elemente der generierten Musik in Echtzeit anpassen, was zu einem kollaborativen Ansatz bei der Komposition führt. Diese Flexibilität kann den kreativen Prozess bereichern und es Künstlern erleichtern, das endgültige Ergebnis nach ihrer Vision zu gestalten.

#Erkundung der Klassifizierungsführung

Eine weitere innovative Funktion von SCHmUBERT ist die Möglichkeit, von trainierten Klassifikatoren geleitet zu werden. Das bedeutet, dass Nutzer bestimmte Eigenschaften angeben können, die sie in der Musik haben möchten, wie die Dichte der Noten innerhalb eines Taktes. Mit der richtigen Führung kann SCHmUBERT Musik produzieren, die mit diesen Spezifikationen übereinstimmt und gleichzeitig die Qualität beibehält.

Durch die Kombination kreativen Inputs mit den Fähigkeiten von KI können Musiker Musik schaffen, die ihrem einzigartigen Stil entspricht oder bestimmte Kriterien erfüllt, ohne den wesentlichen künstlerischen Ausdruck zu verlieren.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SCHmUBERT einen bedeutenden Fortschritt in der symbolischen Musikgenerierung darstellt. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Diffusionsmodellen bietet es ein effektives Mittel zur Erstellung hochwertiger Musik und adressiert einige der Herausforderungen, die in bestehenden Modellen vorhanden sind.

Während die Entwicklung neuer Bewertungsmetriken und Methoden zur Beurteilung musikalischer Qualität weiterhin essentiell bleibt, ebnen die Fortschritte mit SCHmUBERT den Weg für weitere Erkundungen an der Schnittstelle von KI und Musik. Durch fortgesetzte Forschung und Innovation sieht die Zukunft der Musikgenerierung vielversprechend aus und bietet neue Werkzeuge für Kreativität und Ausdruck.