摘要：研究人员开发了类似于帮助创作音乐的词曲作者类似的AI技术。...

如果音乐创作者有人可以集思广益，在卡住时帮助他们并一起探索不同的音乐方向，那不是很好吗？ Kaist和Carnegie Mellon University（CMU）的研究人员开发了类似于帮助创作音乐的词曲作者的AI技术。

Kaist（Kwang-Hyung Lee总裁）由与CMU合作，由电气工程学院的Sung-Ju Lee教授领导的研究团队开发了一个基于AI的音乐创建支持系统Amuse。这项研究是在4月26日至5月1日在日本横滨的日本横滨岛举行的全球人力机构互动中最高会议的ACM人为因素（CHI）会议上提出的。它获得了最佳纸质奖项，仅授予了所有提交的最佳1％。

由Sung-Ju Lee的研究团队Amuse教授开发的系统是基于AI的系统，将各种形式的灵感转换为文本，图像和音频转换为谐波结构（和弦进度）以支持组成。

例如，如果用户输入一个短语，图像或声音剪辑，例如“温暖的夏季海滩的回忆”，则娱乐会自动生成并提出与灵感相匹配的和弦进度。

与现有的生成AI不同，Amuse的区别是它尊重用户的创造性流量，并通过交互式方法自然地诱导创意探索，从而可以灵活地集成和修改AI建议。

Amuse系统的核心技术是一种将两种方法融合在一起的生成方法：一个大语言模型根据用户的提示和灵感创建音乐代码，而另一种对真实音乐数据训练的AI模型则使用拒绝采样训练了尴尬或不自然的结果。

研究团队进行了一项针对实际音乐家的用户研究，并评估娱乐性作为创意伴侣或共同创造的AI具有很高的潜力，该概念是人们和人工智能合作，而不是让生成的AI简单地播放一首歌。

Sung-Ju Lee教授说：“最近的生成AI技术引起了人们的关注，因为它直接模仿受版权保护的内容，从而侵犯了创作者的版权，或者单向产生结果，无论创造者的意图如何。相应地，研究团队意识到这一趋势，对创建者的真正需要，并专注于创建者所需的东西，并专注于创建者的创建者中心，将其设计为AI II System中心。''

他继续说道：“娱乐是一种试图探索与AI合作的可能性，同时保持创造者的主动性，并有望成为向未来发展音乐创造工具和生成AI系统开发更具创作者友好方向的起点。”

这项研究是在韩国国家研究基金会的支持下进行的，政府的资助（科学和ICT部）。 （RS-2024-00337007）