Loop Copilot: Leitung von KI-Ensembles für Musikgenerierung und iteratives Bearbeiten

Loop Copilot: Conducting AI Ensembles for Music Generation and Iterative Editing

October 19, 2023

Autoren: Yixiao Zhang, Akira Maezawa, Gus Xia, Kazuhiko Yamamoto, Simon Dixon

cs.AI

Zusammenfassung

Die Erstellung von Musik ist ein iterativer Prozess, der in jeder Phase unterschiedliche Methoden erfordert. Bisherige KI-Musiksysteme sind jedoch nicht in der Lage, mehrere Subsysteme für diverse Anforderungen zu orchestrieren. Um diese Lücke zu schließen, stellen wir Loop Copilot vor, ein neuartiges System, das es Nutzern ermöglicht, Musik durch eine interaktive, mehrstufige Dialogoberfläche zu generieren und iterativ zu verfeinern. Das System verwendet ein großes Sprachmodell, um die Absichten der Nutzer zu interpretieren und geeignete KI-Modelle für die Aufgabenausführung auszuwählen. Jedes Backend-Modell ist auf eine spezifische Aufgabe spezialisiert, und deren Ausgaben werden aggregiert, um die Anforderungen der Nutzer zu erfüllen. Um musikalische Kohärenz zu gewährleisten, werden wesentliche Attribute in einer zentralen Tabelle verwaltet. Wir bewerten die Effektivität des vorgeschlagenen Systems durch halbstrukturierte Interviews und Fragebögen und heben dessen Nutzen nicht nur bei der Erleichterung der Musikerstellung, sondern auch sein Potenzial für breitere Anwendungen hervor.

English

Creating music is iterative, requiring varied methods at each stage. However, existing AI music systems fall short in orchestrating multiple subsystems for diverse needs. To address this gap, we introduce Loop Copilot, a novel system that enables users to generate and iteratively refine music through an interactive, multi-round dialogue interface. The system uses a large language model to interpret user intentions and select appropriate AI models for task execution. Each backend model is specialized for a specific task, and their outputs are aggregated to meet the user's requirements. To ensure musical coherence, essential attributes are maintained in a centralized table. We evaluate the effectiveness of the proposed system through semi-structured interviews and questionnaires, highlighting its utility not only in facilitating music creation but also its potential for broader applications.