Loop Copilot: 음악 생성 및 반복 편집을 위한 AI 앙상블 수행

초록

음악 창작은 반복적인 과정으로, 각 단계마다 다양한 방법이 필요합니다. 그러나 기존의 AI 음악 시스템은 다양한 요구를 충족하기 위해 여러 하위 시스템을 조율하는 데 한계가 있습니다. 이러한 격차를 해결하기 위해, 우리는 사용자가 대화형 다중 라운드 인터페이스를 통해 음악을 생성하고 반복적으로 개선할 수 있도록 하는 새로운 시스템인 Loop Copilot을 소개합니다. 이 시스템은 대규모 언어 모델을 사용하여 사용자의 의도를 해석하고 작업 실행을 위해 적절한 AI 모델을 선택합니다. 각 백엔드 모델은 특정 작업에 특화되어 있으며, 그들의 출력은 사용자의 요구를 충족하기 위해 통합됩니다. 음악적 일관성을 보장하기 위해 필수 속성은 중앙 집중식 테이블에서 유지됩니다. 우리는 제안된 시스템의 효과성을 반구조화된 인터뷰와 설문 조사를 통해 평가하며, 이 시스템이 음악 창작을 촉진하는 데 유용할 뿐만 아니라 더 넓은 응용 분야에서의 잠재력도 강조합니다.

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.

Loop Copilot: 음악 생성 및 반복 편집을 위한 AI 앙상블 수행

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

초록

Support