Loop Copilot: 音楽生成と反復的編集のためのAIアンサンブルを指揮する

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

October 19, 2023

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

cs.AI

要旨

音楽制作は反復的なプロセスであり、各段階で多様な手法を必要とします。しかし、既存のAI音楽システムは、多様なニーズに対応するために複数のサブシステムを調整する点で不十分です。このギャップを埋めるため、我々はLoop Copilotを提案します。これは、インタラクティブな多回対話型インターフェースを通じて、ユーザーが音楽を生成し反復的に改良できる新しいシステムです。本システムは、大規模言語モデルを使用してユーザーの意図を解釈し、タスク実行に適したAIモデルを選択します。各バックエンドモデルは特定のタスクに特化しており、それらの出力を統合してユーザーの要求を満たします。音楽的な一貫性を保つため、重要な属性は中央集約型のテーブルで管理されます。提案システムの有効性は、半構造化インタビューとアンケートを通じて評価され、音楽制作を容易にするだけでなく、より広範な応用の可能性も示されています。

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.