要約
「ベッドルームプロデューサー」の台頭により、音楽制作が民主化される一方で、プロデューサーは自分の作品を客観的に評価することが求められています。
これに対処するために、音楽制作に関する建設的なフィードバックを提供するように設計された LLM ベースの音楽チャットボットである AI TrackMate を紹介します。
AI TrackMate は、LLM の固有の音楽知識と直接的なオーディオ トラック分析を組み合わせることで、テキストのみのアプローチとは区別して、制作固有の洞察を提供します。
当社のフレームワークは、音楽分析モジュール、LLM で読み取り可能な音楽レポート、および音楽制作指向のフィードバック命令を統合し、さまざまな LLM と互換性があり、将来の進歩に適応できる、プラグアンドプレイのトレーニング不要のシステムを作成します。
インタラクティブな Web インターフェイスを通じて AI TrackMate の機能を実証し、音楽プロデューサーとのパイロット調査から得られた結果を紹介します。
AI 機能と独立系プロデューサーのニーズを橋渡しすることで、AI TrackMate はオンデマンドの分析フィードバックを提供し、音楽制作における創造的なプロセスとスキル開発を潜在的にサポートします。
このシステムは、インディペンデント音楽制作の進化する状況において、客観的な自己評価ツールに対する需要の高まりに対応します。
要約(オリジナル)
The rise of ‘bedroom producers’ has democratized music creation, while challenging producers to objectively evaluate their work. To address this, we present AI TrackMate, an LLM-based music chatbot designed to provide constructive feedback on music productions. By combining LLMs’ inherent musical knowledge with direct audio track analysis, AI TrackMate offers production-specific insights, distinguishing it from text-only approaches. Our framework integrates a Music Analysis Module, an LLM-Readable Music Report, and Music Production-Oriented Feedback Instruction, creating a plug-and-play, training-free system compatible with various LLMs and adaptable to future advancements. We demonstrate AI TrackMate’s capabilities through an interactive web interface and present findings from a pilot study with a music producer. By bridging AI capabilities with the needs of independent producers, AI TrackMate offers on-demand analytical feedback, potentially supporting the creative process and skill development in music production. This system addresses the growing demand for objective self-assessment tools in the evolving landscape of independent music production.
arxiv情報
著者 | Yi-Lin Jiang,Chia-Ho Hsiung,Yen-Tung Yeh,Lu-Rong Chen,Bo-Yu Chen |
発行日 | 2024-12-09 16:09:44+00:00 |
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