Connecter l'art et la musique à travers les émotions

L'art connecte les gens à travers des expressions visuelles et audio. Cette recherche se concentre sur la création de musique basée sur les émotions présentes dans les peintures. En reliant l'art visuel et la musique, l'objectif est de rendre l'art plus accessible et d'offrir de nouvelles expériences à tout le monde, y compris aux personnes qui ne peuvent pas voir.

#Introduction

L'art a une manière unique de partager des sentiments et des messages. Ça inclut non seulement des peintures mais aussi de la musique, qui portent toutes deux un poids émotionnel. L'essence de ce travail est de connecter ces deux formes d'art. Le but est de générer de la musique qui reflète les émotions visibles dans les peintures. Ça va aider les gens à comprendre l'art d'une façon différente et pourrait être bénéfique pour ceux qui sont malvoyants. L'approche repousse aussi les limites de la technologie et de la créativité.

#Avancées en IA

Les récentes avancées en intelligence artificielle (IA) ont facilité la création de nouveaux contenus, y compris de la musique et des images. Les systèmes IA peuvent apprendre à partir de grandes quantités de données, leur permettant de générer des pièces originales. La génération musicale est une application populaire de l'IA. Ça implique de créer des mélodies et des harmonies qui peuvent plaire aux auditeurs. Il y a deux manières principales de générer de la musique : l'une se concentre sur les notes et les séquences, tandis que l'autre produit des sons audio continus. Cette dernière est plus appropriée pour un usage quotidien.

Créer de la musique à partir d'images présente des défis. Il est important de trouver des liens entre les arts visuels et la musique, et les données appariées se font souvent rares. Utiliser l'IA peut aider à surmonter ces obstacles, permettant un apprentissage plus efficace et la Génération de musique basée sur les émotions dépeintes dans les images.

#Méthode Proposée

Cette recherche propose un système qui génère de la musique en interprétant les émotions des images. Ça implique un processus en deux parties :

1. Image à Texte : Transformer les images en descriptions textuelles qui expriment des émotions.
2. Texte à Musique : Utiliser ces descriptions pour générer de la musique qui incarne les mêmes expériences émotionnelles.

Un ensemble de données de peintures et de musiques appariées a été créé pour soutenir cette méthode. L'ensemble inclut des images classées par émotions comme la joie, la colère, la tristesse, le fun et la neutralité, avec une musique correspondante qui transmet des sentiments similaires.

#Modèle de Labellisation des Émotions d'Image

Pour interpréter les émotions des images, un modèle de labellisation des émotions a été conçu. Ce modèle classe les émotions présentes dans chaque image, ce qui aide à générer de la musique pertinente. Un modèle pré-entraîné connu sous le nom de ResNet50 est utilisé pour son efficacité à gérer des ensembles de données divers. Des améliorations incluent l'ajout de couches pour améliorer les performances et éviter le surapprentissage.

#Modèle de Description d'Image

Un modèle de description d'image est essentiel pour produire des légendes qui reflètent les émotions des images. En utilisant un modèle à la pointe de la technologie appelé BLIP, la recherche vise à générer des légendes plus détaillées et descriptives. Le modèle fonctionne en complément du processus de labellisation des émotions pour améliorer la pertinence des descriptions et s'assurer qu'elles s'alignent bien avec le contenu visuel.

#Modèle de Langage Large (LLM)

Un modèle de langage large joue un rôle important dans l'amélioration des légendes générées par le modèle de description d'image. Il ajoute des termes et des thèmes musicaux pour mieux refléter les sentiments visés, garantissant que les descriptions générées fournissent suffisamment de contexte pour créer de la musique. Cette étape est vitale pour améliorer la qualité et la correspondance de la musique produite.

#Génération Musicale

Le modèle MusicGen est au cœur du processus de génération musicale. Il a été affiné pour produire de la musique basée sur les différentes entrées textuelles dérivées des modèles précédents. Le modèle utilise une combinaison de fichiers texte et audio pour créer de la musique qui correspond au contexte émotionnel fourni.

L'approche expérimentale comprend plusieurs itérations du modèle MusicGen, chacune se concentrant sur différents aspects comme l'émotion, le récit et le contenu lyrique. Des améliorations sont apportées à chaque étape pour renforcer les capacités de génération musicale.

#Collecte et préparation des données

Créer un ensemble de données adéquat est une étape critique dans cette recherche. Pour garantir l'efficacité du modèle, un ensemble de données personnalisé a été assemblé, appariant des images avec de la musique partageant des émotions similaires. Cet ensemble inclut :

• Ensemble de Peintures : Utilisant une collection d'œuvres d'art montrant diverses émotions, 1200 peintures ont été sélectionnées et catégorisées.
• Ensemble de Musique : Une sélection de fichiers MIDI représentant les mêmes émotions que les peintures a été rassemblée. Après avoir converti ces fichiers dans un format compatible, ils ont été ajustés pour s'adapter à une longueur standardisée.

L'ensemble final comprend 1200 paires uniques de peintures et de musiques, qui seront utilisées pour former et évaluer le modèle.

#Métriques d'évaluation

Pour évaluer la qualité et la pertinence de la musique générée, plusieurs métriques sont utilisées. Celles-ci sont importantes pour mesurer des aspects comme la similitude, le bruit et la qualité globale de la sortie. Les méthodes d'évaluation principales incluent :

• Frechet Audio Distance (FAD) : Compare les distributions de la musique générée et de référence.
• CLAP Score : Mesure à quel point la musique générée s'aligne avec les descriptions textuelles correspondantes.
• Total Harmonic Distortion (THD) : Évalue la pureté du signal audio.
• Inception Score (IS) : Évalue la diversité de l'audio créé.
• Kullback-Leibler Divergence (KL) : Quantifie les différences entre deux distributions de probabilité.

#Entraînement

L'entraînement des modèles a été réalisé en utilisant du matériel spécifique, permettant un traitement et une gestion efficaces des données. Une petite version du modèle MusicGen a été entraînée sur plusieurs époques, ajustant les paramètres pour peaufiner la génération musicale.

Différentes versions du modèle MusicGen ont été testées, chacune avec diverses améliorations et développements. Les évaluations ont fourni des insights sur les capacités de chaque version et les défis rencontrés.

#Résultats et Discussion

Les expériences montrent comment chaque version de modèle a performé, en partant d'un modèle basique qui avait du mal avec la qualité, jusqu'à des versions plus avancées qui montrent des améliorations significatives. Le modèle final optimisé s'est révélé être le plus efficace pour générer de la musique qui s'aligne bien avec les émotions dépeintes dans les peintures.

Chaque amélioration apportée aux modèles a contribué à réduire le bruit et à améliorer la qualité de la musique générée. Les analyses ont mis en lumière l'importance des descriptions textuelles et comment elles sont intimement liées à la génération de sorties musicales appropriées.

#Conclusion

Cette recherche présente une méthode innovante pour générer de la musique basée sur les émotions capturées dans l'art visuel. Elle montre que la création musicale peut être efficacement liée à des indices visuels, révélant le potentiel pour de nouvelles expériences dans l'appréciation de l'art. Les défis tels que la disponibilité d'ensembles de données appropriés et le besoin d'un traitement plus efficace sont reconnus. Les travaux futurs pourraient bénéficier du développement de métriques d'évaluation sur mesure pour des évaluations nuancées, contribuant aux avancées continues en IA et modèles génératifs. Ça ouvre la porte à une nouvelle façon de vivre l'art, le rendant plus accessible et engageant pour un plus large public.