Loop Copilot: Dirigiendo Ensambles de IA para la Generación Musical y la Edición Iterativa

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

October 19, 2023

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

cs.AI

Resumen

La creación de música es un proceso iterativo que requiere métodos variados en cada etapa. Sin embargo, los sistemas de IA musical existentes no logran orquestar múltiples subsistemas para cubrir diversas necesidades. Para abordar esta brecha, presentamos Loop Copilot, un sistema novedoso que permite a los usuarios generar y refinar música de manera iterativa a través de una interfaz de diálogo interactiva y de múltiples rondas. El sistema utiliza un modelo de lenguaje grande para interpretar las intenciones del usuario y seleccionar los modelos de IA adecuados para la ejecución de tareas. Cada modelo en el backend está especializado para una tarea específica, y sus salidas se agregan para satisfacer los requisitos del usuario. Para garantizar la coherencia musical, se mantienen atributos esenciales en una tabla centralizada. Evaluamos la efectividad del sistema propuesto mediante entrevistas semiestructuradas y cuestionarios, destacando su utilidad no solo para facilitar la creación musical, sino también su potencial para aplicaciones más amplias.

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.