Can MusicGen Create Training Data for MIR Tasks?

要約

私たちは、AI ベースの音楽生成システムを使用して音楽情報検索 (MIR) タスク用のトレーニング データを生成するという、より広範な概念を研究しています。
この一連の作業を開始するために、私たちは MusicGen で作成された完全に人工的な音楽データセットでジャンル分類器をトレーニングする最初の実験を実行しました。
私たちは 50,000 を超えるジャンル条件付きのテキスト説明を作成し、5 つの音楽ジャンルをカバーする音楽抜粋のコレクションを生成しました。
我々の予備的な結果は、提案されたモデルが、現実世界の音楽録音によく一般化される人工音楽トラックからジャンル固有の特性を学習できることを示しています。

要約(オリジナル)

We are investigating the broader concept of using AI-based generative music systems to generate training data for Music Information Retrieval (MIR) tasks. To kick off this line of work, we ran an initial experiment in which we trained a genre classifier on a fully artificial music dataset created with MusicGen. We constructed over 50 000 genre- conditioned textual descriptions and generated a collection of music excerpts that covers five musical genres. Our preliminary results show that the proposed model can learn genre-specific characteristics from artificial music tracks that generalise well to real-world music recordings.

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