Allineamento dell'IA Generativa Musicale con le Preferenze Umane: Metodi e Sfide
Aligning Generative Music AI with Human Preferences: Methods and Challenges
November 19, 2025
Autori: Dorien Herremans, Abhinaba Roy
cs.AI
Abstract
I recenti progressi nell'IA generativa per la musica hanno raggiunto una fedeltà e una diversità stilistica notevoli, tuttavia questi sistemi spesso non si allineano con le preferenze umane più sfumate a causa delle specifiche funzioni di perdita che utilizzano. Questo articolo sostiene l'applicazione sistematica di tecniche di allineamento delle preferenze per la generazione musicale, affrontando il divario fondamentale tra l'ottimizzazione computazionale e l'apprezzamento musicale umano. Attingendo a recenti svolte, tra cui l'apprendimento su larga scala delle preferenze di MusicRL, framework di allineamento multi-preferenza come l'ottimizzazione delle preferenze basata su diffusione in DiffRhythm+, e tecniche di ottimizzazione al momento dell'inferenza come Text2midi-InferAlign, discutiamo come queste tecniche possano affrontare le sfide uniche della musica: coerenza temporale, consistenza armonica e valutazione soggettiva della qualità. Identifichiamo le principali sfide di ricerca, tra cui la scalabilità per composizioni di lunga durata e l'affidabilità nella modellazione delle preferenze. Guardando al futuro, prevediamo che una generazione musicale allineata alle preferenze possa abilitare applicazioni trasformative in strumenti di composizione interattiva e servizi musicali personalizzati. Questo lavoro invoca una ricerca interdisciplinare sostenuta che combini i progressi nell'apprendimento automatico e nella teoria musicale per creare sistemi di IA musicale che servano veramente le esigenze creative ed esperienziali umane.
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.