音乐理解基础模型的调研
大规模文本到音乐生成模型大大增强了音乐创作能力，但其与人类音乐家有效合作的能力仍然有限。本文提出了一个描述音乐交互过程的框架，包括表达、解释和执行控制。根据这个框架，我们认为现有的文本到音乐模型和音乐家之间的主要差距在于解释阶段，模型缺乏解释音乐家控制的能力。我们还提出了两种策略来解决这个差距，并呼吁音乐信息检索界应对解释挑战，以改善人工智能与音乐家的合作。
Jul, 2024
研究针对大型语言模型（LLMs）在符号音乐理解和生成方面的表现进行了深入分析，发现它们在复杂音乐任务中存在多步推理能力不足的问题。该论文提出，当前LLMs在音乐知识的运用上存在局限，建议未来研究应注重弥合音乐知识与推理之间的鸿沟，以提升音乐创作者的协作体验。
Jul, 2024
本研究解决了评价多模态音频语言模型在音乐理解能力方面的挑战，提出了一个名为MuChoMusic的基准，包含了1187个经人类标注的问题，涵盖644首音乐曲目及多种音乐类型。研究发现现有模型过于依赖语言模态，强调了改善多模态集成的必要性。
Aug, 2024
本研究针对基础模型在音乐领域的应用进行全面回顾，指出现有模型在多样化音乐应用中的局限性和未被充分探索的音乐表示。通过深入探讨模型预训练范式及方法，提出了未来研究应关注的生成理解、医疗应用及伦理问题等重要主题，旨在推动人类与AI在音乐领域的合作发展。
Aug, 2024
本研究填补了音乐领域基础模型（FMs）开发中的空白，强调了音乐表示的不足及其多样应用的局限性。论文提出了一种全面的视角，探讨基础模型在音乐理解、生成和医疗应用中的潜力，并系统分析模型预训练、架构选择和伦理问题。研究的主要发现是促进人机合作发展的重要性，以及未来研究应关注的伦理性和透明性问题。
Aug, 2024
本研究探讨了基础模型在音乐领域的应用，指出当前研究中对音乐表示的开发仍有许多未被探索的方面。通过全面分析预训练模型和架构选择，强调了基础模型在音乐理解、生成和医疗应用中的潜力。研究还关注伦理考量的重要性，为未来音乐领域的人机协作提供了方向。
Aug, 2024
本研究探讨了大型语言模型在音乐学中的应用及其可靠性，针对专家和学生的讨论评估了这一技术的接受度和关注点。我们提出了一种半自动方法，通过提取增强生成模型和多项选择题生成创建初步基准，并由人类专家验证，发现当前常规大型语言模型在可靠性上逊色于基于音乐词典的检索增强生成。
Sep, 2024
本研究探讨了在基础模型研究进展背景下，音乐生成AI应用的研究空间。文章提出了生成模型的基础表示和可解释性的问题，评估了音乐数据集的现状及其局限性，并探讨了生成模型的应用与版权保护策略。研究为音乐AI领域的未来研究方向提供了重要见解。
Sep, 2024