Loop Copilot: Dirigere Ensemble AI per la Generazione Musicale e l'Editing Iterativo

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

October 19, 2023

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

cs.AI

Abstract

La creazione musicale è un processo iterativo che richiede metodi diversi in ogni fase. Tuttavia, i sistemi di IA musicale esistenti non riescono a orchestrare più sottosistemi per soddisfare esigenze diverse. Per colmare questa lacuna, introduciamo Loop Copilot, un sistema innovativo che consente agli utenti di generare e perfezionare iterativamente la musica attraverso un'interfaccia di dialogo interattiva e multi-round. Il sistema utilizza un modello linguistico di grandi dimensioni per interpretare le intenzioni dell'utente e selezionare i modelli di IA appropriati per l'esecuzione dei compiti. Ogni modello di backend è specializzato per un compito specifico e i loro output vengono aggregati per soddisfare le esigenze dell'utente. Per garantire la coerenza musicale, gli attributi essenziali vengono mantenuti in una tabella centralizzata. Valutiamo l'efficacia del sistema proposto attraverso interviste semi-strutturate e questionari, evidenziando la sua utilità non solo nel facilitare la creazione musicale, ma anche il suo potenziale per applicazioni più ampie.

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.