Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Tạo nhạc nền video bằng cách kết hợp cảm xúc và ranh giới thời gian

Created by
  • Haebom

Tác giả

Serkan Sulun, Paula Viana, Matthew EP Davies

Phác thảo

EMSYNC là một mô hình tạo nhạc biểu tượng dựa trên video, tạo ra âm nhạc phù hợp với nội dung cảm xúc và ranh giới thời gian của video. Nó tuân theo một khuôn khổ hai giai đoạn: một bộ phân loại cảm xúc video được đào tạo trước trích xuất các đặc điểm cảm xúc và một bộ tạo nhạc có điều kiện tạo ra các chuỗi MIDI dựa trên các tín hiệu cảm xúc và thời gian này. Cụ thể, chúng tôi giới thiệu một cơ chế điều kiện hóa thời gian mới, bù trừ ranh giới, cho phép dự đoán và căn chỉnh các hợp âm nhạc với các chuyển cảnh. Không giống như các mô hình hiện có, chúng tôi duy trì mã hóa dựa trên sự kiện, đảm bảo kiểm soát thời gian chi tiết và các sắc thái âm nhạc biểu cảm. Hơn nữa, chúng tôi đề xuất một sơ đồ ánh xạ cho kết nối giữa một bộ phân loại cảm xúc video, tạo ra các danh mục cảm xúc riêng biệt, và một bộ tạo MIDI có điều kiện cảm xúc, hoạt động trên các đầu vào kích thích hóa trị liên tục. Trong các bài kiểm tra nghe chủ quan, EMSYNC vượt trội hơn các mô hình tiên tiến trên tất cả các số liệu chủ quan cho cả người nghe am hiểu lý thuyết âm nhạc và người nghe thông thường.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi giới thiệu một mô hình mới có thể tạo ra âm nhạc phù hợp chính xác với nội dung cảm xúc và ranh giới thời gian của video.
Sự sắp xếp thời gian tinh tế và sự tinh tế trong âm nhạc thông qua sự bù trừ ranh giới.
Kiểm soát thời gian chi tiết thông qua việc bảo trì mã hóa dựa trên sự kiện.
Vượt trội hơn các mô hình hiện đại trong các bài kiểm tra nghe chủ quan.
Đề Xuất một sơ đồ lập bản đồ hiệu quả giữa các loại cảm xúc riêng biệt và các đầu vào kích thích giá trị liên tục.
Limitations:
Bài báo không đề cập cụ thể đến Limitations. Cần phân tích và đánh giá thêm để làm rõ hiệu suất tổng quát hóa, khả năng áp dụng cho nhiều thể loại video khác nhau và chi phí tính toán của mô hình Limitations.
👍