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Progressi nella Generazione Automatica di Musica

Un nuovo metodo migliora la generazione musicale concentrandosi sugli accordi e sulla rappresentazione.

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Indice

La musica è importante nella nostra vita quotidiana, e molte persone vogliono creare nuova musica. La generazione automatica di musica è un campo interessante che mira a rendere tutto ciò possibile. Storicamente, le prime ricerche si sono concentrate sulle basi della teoria musicale e su modelli che generavano musica in modi casuali. Negli anni, i progressi nella tecnologia, soprattutto nelle reti neurali, hanno portato a metodi di generazione musicale migliori. Tuttavia, ci sono ancora alcune sfide da affrontare.

Uno dei principali problemi nella generazione automatica di musica è la mancanza di informazioni su accordi e scale. Gli accordi sono fondamentali per trasmettere emozioni nella musica. Molti metodi esistenti ignorano questo aspetto essenziale, portando a una musica che può mancare di profondità e sentimento.

Un altro problema è il cambiamento dei formati in cui rappresentiamo la musica. Artisti e ricercatori usano modi diversi per codificare la musica, rendendo difficile creare modelli che possano funzionare con tutti i tipi di dati musicali in modo efficiente. Le Reti Neurali Avversarie Generative (GAN) sono strumenti popolari in questo campo, poiché possono migliorare la generazione musicale usando due modelli: un Generatore che crea musica e un Discriminatore che la valuta.

Nuovo Approccio alla Creazione Musicale

Per affrontare i problemi di dati sugli accordi insufficienti e la varietà di formati musicali, proponiamo un nuovo metodo per generare musica. Ci concentriamo sulla rappresentazione musicale simbolica, il che significa che traduciamo la musica in un formato che i computer possono elaborare facilmente. Il nostro approccio include informazioni sugli accordi in questa rappresentazione, rendendo possibile che la musica che generiamo suoni più come se fosse stata composta da un essere umano.

Il nostro modello, che chiamiamo MMT-BERT, utilizza due componenti principali: un trasformatore musicale multitraccia come generatore e un modello di comprensione musicale specializzato come discriminatore. Combinando questi elementi con un nuovo modo di analizzare gli accordi, puntiamo a creare musica migliore che sembri più umana.

Accordi nella Generazione Musicale

Gli accordi giocano un ruolo fondamentale nella musica; aggiungono emozione e ricchezza alle composizioni. Molti metodi di generazione musicale automatica non considerano gli accordi, portando a risultati che sembrano piatti o robotici. Includendo un modello di analisi degli accordi nel nostro lavoro, possiamo estrarre informazioni essenziali sugli accordi dall’audio grezzo. Significa che la nostra generazione musicale sarà basata su una struttura più informativa.

Nel nostro modello utilizziamo un processo speciale per trasformare i dati musicali in una sequenza di token, che rappresentano diversi aspetti degli eventi musicali. Ogni token può rappresentare l’inizio di una canzone, gli strumenti utilizzati, le note suonate, e, cosa importante, gli accordi presenti nella musica. Facendo questo, miglioriamo il modo in cui la musica è rappresentata per i modelli di machine learning.

Tecniche di Rappresentazione Musicale

Negli anni, i ricercatori hanno sviluppato varie tecniche per la rappresentazione musicale simbolica. Il formato più comune è il MIDI, che codifica i dati di esecuzione per le note musicali. Alcuni metodi più recenti hanno cercato di migliorare il MIDI aggiungendo più dettagli, come la durata delle note e altre caratteristiche ritmiche. Tuttavia, questi metodi possono ancora affrontare problemi, come sequenze più lunghe che sono più difficili da gestire.

Una delle soluzioni emerse è l'uso di un trasformatore musicale multitraccia. Questo modello può gestire formati musicali complessi e generare brani musicali lunghi. Tuttavia, non considera gli accordi, che sono cruciali per creare musica emotivamente risonante. La nostra nuova rappresentazione si basa su questo integrando i dati sugli accordi, permettendoci di produrre composizioni musicali più ricche.

Come Funziona MMT-BERT

Il nostro modello MMT-BERT opera su un sistema a due parti: il generatore e il discriminatore. Il generatore è responsabile della creazione di nuovi pezzi musicali, mentre il discriminatore li valuta per assicurarsi che suonino autentici e simili a quelli umani.

Generatore

Per il generatore, utilizziamo un modello basato sull'architettura Transformer che si specializza nell'elaborazione dei dati musicali. Questo modello inizia incorporando i diversi elementi dei nostri dati musicali in una forma che la macchina può capire. Poi passa questi dati attraverso strati che gli permettono di generare nuovi campioni musicali.

Questo generatore ha la capacità di mantenere informazioni dai segmenti precedenti di musica, collegando diverse parti del pezzo insieme. Questa funzione consente la creazione di musica più lunga e più coesa, essenziale per fare composizioni che possano davvero coinvolgere gli ascoltatori.

Discriminatore

Il discriminatore che usiamo nel nostro modello si basa su un modello di comprensione musicale pre-addestrato. Questo modello è stato progettato per comprendere a fondo i dati musicali simbolici. Prende la musica generata e valuta quanto essa somigli a composizioni umane reali.

Affiniamo il formato di input di questo discriminatore per renderlo compatibile con i token prodotti dal generatore. Questa messa a punto assicura che il discriminatore possa valutare efficacemente la nuova musica creata dal generatore, permettendo un miglior ciclo di feedback durante l'addestramento.

Perdita Standard Relativistica

Per migliorare ulteriormente il processo di addestramento del nostro modello, incorporiamo un tipo speciale di funzione di perdita chiamata perdita standard relativistica. Questo approccio consente al generatore di concentrarsi sulla creazione di musica che sia non solo realistica, ma anche di incoraggiarlo a fare aggiustamenti nel tempo, assicurando uscite di qualità superiore.

Sperimentazione e Risultati

Per valutare l'efficacia del nostro modello MMT-BERT, abbiamo condotto esperimenti utilizzando un database completo di file MIDI. Questo dataset conteneva una vasta gamma di pezzi musicali, che ha fornito una solida base per testare il nostro modello.

Metriche di Valutazione

Nella nostra valutazione, abbiamo utilizzato diverse metriche per valutare la qualità della musica generata. Queste metriche includevano:

  • Somiglianza di entropia della classe di altezza: misura la stabilità della tonalità nella musica generata rispetto alle composizioni reali.
  • Somiglianza di coerenza della scala: determina quanto bene la musica generata si attenga alle scale musicali standard.
  • Somiglianza di coerenza del groove: valuta la stabilità ritmica della musica.
  • Lunghezza media della musica generata: valuta la capacità del modello di creare pezzi musicali più lunghi.

Punteggi più alti in queste categorie indicavano una generazione musicale di qualità migliore.

Risultati

I risultati dei nostri esperimenti hanno mostrato che MMT-BERT ha superato altri metodi esistenti. Ha prodotto musica che non solo era di qualità superiore, ma manteneva anche la capacità di generare composizioni più lunghe. L’inclusione delle informazioni sugli accordi ha migliorato significativamente la ricchezza e le qualità umane dei pezzi generati.

Valutazione Soggettiva

Per aggiungere un ulteriore strato alla nostra analisi, abbiamo anche condotto valutazioni soggettive. In questo esperimento, gli ascoltatori hanno valutato la musica in base a fattori come ricchezza, umanità, correttezza e impressione generale. I risultati hanno indicato che gli ascoltatori trovavano le uscite del nostro modello più coinvolgenti e più vicine a ciò che un musicista umano avrebbe prodotto rispetto ad altri metodi.

Conclusione

In sintesi, il nostro modello MMT-BERT riunisce tecniche avanzate nella generazione musicale, concentrandosi sulla consapevolezza degli accordi e su una solida comprensione della rappresentazione musicale. Superando i limiti dei metodi precedenti, siamo in grado di generare musica che risuona di più con le emozioni e la creatività umana. Il nostro lavoro contribuisce a un futuro in cui la generazione automatica di musica diventa uno strumento prezioso per compositori, musicisti e amanti della musica.

Guardando al futuro, intendiamo perfezionare ulteriormente il nostro modello. Puntiamo a concentrare l'attenzione sul miglioramento delle strutture musicali e sull'incorporazione di diverse modalità di input musicale per continuare a migliorare la qualità e la complessità della musica che possiamo generare.

Fonte originale

Titolo: MMT-BERT: Chord-aware Symbolic Music Generation Based on Multitrack Music Transformer and MusicBERT

Estratto: We propose a novel symbolic music representation and Generative Adversarial Network (GAN) framework specially designed for symbolic multitrack music generation. The main theme of symbolic music generation primarily encompasses the preprocessing of music data and the implementation of a deep learning framework. Current techniques dedicated to symbolic music generation generally encounter two significant challenges: training data's lack of information about chords and scales and the requirement of specially designed model architecture adapted to the unique format of symbolic music representation. In this paper, we solve the above problems by introducing new symbolic music representation with MusicLang chord analysis model. We propose our MMT-BERT architecture adapting to the representation. To build a robust multitrack music generator, we fine-tune a pre-trained MusicBERT model to serve as the discriminator, and incorporate relativistic standard loss. This approach, supported by the in-depth understanding of symbolic music encoded within MusicBERT, fortifies the consonance and humanity of music generated by our method. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach which strictly follows the state-of-the-art methods.

Autori: Jinlong Zhu, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama

Ultimo aggiornamento: Sep 1, 2024

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.00919

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.00919

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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