Loop Copilot : Diriger des ensembles d'IA pour la génération musicale et l'édition itérative

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

October 19, 2023

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

cs.AI

Résumé

La création musicale est un processus itératif, nécessitant des méthodes variées à chaque étape. Cependant, les systèmes actuels de musique IA ne parviennent pas à orchestrer plusieurs sous-systèmes pour répondre à des besoins divers. Pour combler cette lacune, nous présentons Loop Copilot, un système novateur qui permet aux utilisateurs de générer et d'affiner itérativement de la musique via une interface de dialogue interactive et multi-tours. Le système utilise un modèle de langage de grande envergure pour interpréter les intentions des utilisateurs et sélectionner les modèles IA appropriés pour l'exécution des tâches. Chaque modèle en arrière-plan est spécialisé pour une tâche spécifique, et leurs sorties sont agrégées pour répondre aux exigences de l'utilisateur. Pour assurer la cohérence musicale, des attributs essentiels sont maintenus dans une table centralisée. Nous évaluons l'efficacité du système proposé à travers des entretiens semi-structurés et des questionnaires, mettant en lumière son utilité non seulement pour faciliter la création musicale, mais aussi son potentiel pour des applications plus larges.

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.