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Instruct-MusicGen: Unlocking Text-to-Music Editing for Music Language Models via Instruction Tuning

Created by
  • Haebom

作者

Yixiao Zhang, Yukara Ikemiya, Woosung Choi, Naoki Murata, Marco A. Mart inez-Ram irez, Liwei Lin, Gus Xia, Wei-Hsiang Liao, Yuki Mitsufuji, Simon Dixon

概要

本稿では、テキストベースの音楽編集の効率を向上させるために、既存のMusicGenモデルを微調整する新しい方法であるInstruct-MusicGenを紹介します。従来のテキスト - 音楽編集方法には、特定のタスクのモデルを最初から学習する必要があるリソース集約的な問題と、大きな言語モデルを使用して音楽を予測する過程で発生する不正確なオーディオ再構成の問題がありました。 Instruct-MusicGenは、テキストフュージョンモジュールとオーディオフュージョンモジュールを追加して、テキストコマンドとオーディオ入力を同時に処理し、目的の編集された音楽を作成します。既存のMusicGenモデルに8%の新しいパラメータのみを追加し、5,000ステップだけを学習したにもかかわらず、従来の方法よりも優れた性能を示し、特定の作業に特化したモデルと同様の性能を達成します。これは、テキスト音楽編集の効率を高め、動的な音楽制作環境における音楽言語モデルの適用性の拡大に貢献します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
既存のテキスト - 音楽編集モデルのリソース集約的な問題解決:既存のモデルよりもはるかに少ないリソース(パラメータと学習ステップ)で高いパフォーマンスを達成します。
テキストベースの音楽編集の効率向上:さまざまな編集作業(追加、削除、分離など)を効果的に実行します。
音楽言語モデルのカバレッジ拡張:動的な音楽制作環境での利用可能性の向上。
特定のタスクに特化したモデルと同様のパフォーマンスを達成。
Limitations:
本論文では具体的なLimitationsを明示的に述べていない。追加の実験や分析によってパフォーマンスの低下が発生する可能性がある状況や、編集可能な音楽の種類や複雑さに対する制限などが存在する可能性があります。
MusicGenモデルに基づいているため、MusicGenモデル自体のLimitationsがInstruct-MusicGenにも影響を与える可能性があります。
5000ステップと呼ばれるトレーニングステップは比較的少ない数値ですが、特定の状況では十分ではない可能性があります。
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