Alignement de l'IA générative musicale avec les préférences humaines : Méthodes et Défis
Aligning Generative Music AI with Human Preferences: Methods and Challenges
November 19, 2025
papers.authors: Dorien Herremans, Abhinaba Roy
cs.AI
papers.abstract
Les récentes avancées en IA générative pour la musique ont atteint une fidélité et une diversité stylistique remarquables, mais ces systèmes échouent souvent à s'aligner sur les préférences humaines nuancées en raison des fonctions de perte spécifiques qu'ils utilisent. Cet article préconise l'application systématique de techniques d'alignement des préférences à la génération musicale, afin de combler le fossé fondamental entre l'optimisation computationnelle et l'appréciation musicale humaine. En nous appuyant sur des percées récentes, notamment l'apprentissage des préférences à grande échelle de MusicRL, les cadres d'alignement multi-préférences comme l'optimisation des préférences basée sur la diffusion dans DiffRhythm+, et les techniques d'optimisation au moment de l'inférence comme Text2midi-InferAlign, nous discutons de la manière dont ces techniques peuvent relever les défis uniques de la musique : la cohérence temporelle, la consistance harmonique et l'évaluation subjective de la qualité. Nous identifions des défis de recherche clés, notamment l'évolutivité vers des compositions de longue durée et la fiabilité dans la modélisation des préférences. À plus long terme, nous envisageons qu'une génération musicale alignée sur les préférences permette des applications transformatrices dans les outils de composition interactive et les services musicaux personnalisés. Ce travail appelle à une recherche interdisciplinaire soutenue, combinant les avancées en apprentissage automatique et en théorie musicale, pour créer des systèmes d'IA musicale qui répondent véritablement aux besoins créatifs et expérientiels humains.
English
Recent advances in generative AI for music have achieved remarkable fidelity and stylistic diversity, yet these systems often fail to align with nuanced human preferences due to the specific loss functions they use. This paper advocates for the systematic application of preference alignment techniques to music generation, addressing the fundamental gap between computational optimization and human musical appreciation. Drawing on recent breakthroughs including MusicRL's large-scale preference learning, multi-preference alignment frameworks like diffusion-based preference optimization in DiffRhythm+, and inference-time optimization techniques like Text2midi-InferAlign, we discuss how these techniques can address music's unique challenges: temporal coherence, harmonic consistency, and subjective quality assessment. We identify key research challenges including scalability to long-form compositions, reliability amongst others in preference modelling. Looking forward, we envision preference-aligned music generation enabling transformative applications in interactive composition tools and personalized music services. This work calls for sustained interdisciplinary research combining advances in machine learning, music-theory to create music AI systems that truly serve human creative and experiential needs.