Loop Copilot: Het dirigeren van AI-ensembles voor muziekgeneratie en iteratieve bewerking

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

October 19, 2023

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

cs.AI

Samenvatting

Het creëren van muziek is een iteratief proces dat verschillende methoden vereist in elke fase. Bestaande AI-muzieksystemen schieten echter tekort in het coördineren van meerdere subsystemen voor uiteenlopende behoeften. Om deze kloof te overbruggen, introduceren we Loop Copilot, een nieuw systeem dat gebruikers in staat stelt muziek te genereren en iteratief te verfijnen via een interactieve, meerronde dialooginterface. Het systeem maakt gebruik van een groot taalmodel om gebruikersintenties te interpreteren en geschikte AI-modellen te selecteren voor taakuitvoering. Elk backend-model is gespecialiseerd voor een specifieke taak, en hun uitvoer wordt samengevoegd om aan de gebruikerseisen te voldoen. Om muzikale samenhang te waarborgen, worden essentiële attributen bijgehouden in een centrale tabel. We evalueren de effectiviteit van het voorgestelde systeem via semi-gestructureerde interviews en vragenlijsten, waarbij we niet alleen het nut ervan bij het faciliteren van muziekcreatie benadrukken, maar ook het potentieel voor bredere toepassingen.

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.