Generatieve Muziek-AI Afstemmen op Menselijke Voorkeuren: Methoden en Uitdagingen
Aligning Generative Music AI with Human Preferences: Methods and Challenges
November 19, 2025
Auteurs: Dorien Herremans, Abhinaba Roy
cs.AI
Samenvatting
Recente vooruitgang in generatieve AI voor muziek heeft een opmerkelijke geloofwaardigheid en stilistische diversiteit bereikt, maar deze systemen slagen er vaak niet in om af te stemmen op genuanceerde menselijke voorkeuren vanwege de specifieke verliesfuncties die ze gebruiken. Dit pleitbezorgt voor de systematische toepassing van voorkeursafstemmingstechnieken op muziekgeneratie, om de fundamentele kloof tussen computationele optimalisatie en menselijke muzikale waardering te overbruggen. Voortbordurend op recente doorbraken – waaronder grootschalig voorkeursleren van MusicRL, raamwerken voor multi-voorkeursafstemming zoals diffusiegebaseerde voorkeursoptimalisatie in DiffRhythm+, en optimalisatietechnieken tijdens inferentie zoals Text2midi-InferAlign – bespreken we hoe deze technieken de unieke uitdagingen van muziek kunnen aanpakken: temporele samenhang, harmonische consistentie en subjectieve kwaliteitsbeoordeling. We identificeren belangrijke onderzoeksuitdagingen, waaronder schaalbaarheid naar langere composities en betrouwbaarheid in voorkeursmodellering. Vooruitkijkend zien we een toekomst voor muziekgeneratie met voorkeursafstemming die transformerende toepassingen mogelijk maakt in interactieve compositietools en gepersonaliseerde muziekdiensten. Dit werk roept op tot voortgezet interdisciplinair onderzoek dat vooruitgang in machine learning en muziektheorie combineert om muziek-AI-systemen te creëren die werkelijk voldoen aan menselijke creatieve en ervaringsbehoeften.
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.