4ZC-05
拡散モデルと感情相関属性を用いた音楽生成
○川邉もゆ,小林一郎(お茶の水女子大)
拡散モデルによる音楽生成分野において、高品質かつ多様な生成が可能である一方、細かな音楽特徴の制御や客観的で曖昧な感情の反映については依然として課題である。
そこで本研究では、離散系列データを扱うDiffusion Language Modelを用い、感情と相関の高い音楽属性値を介した制御手法を提案する。
具体的には、ラッセル感情円環グラフを用いて複雑な感情を直感的に選択させ、対応する厳選された音楽属性を拡散モデルの分類器内の識別対象、あるいは入力条件として組み込む。
今回さらに音楽属性を厳選したことによって、感情制御に特化した、多様な感情を精緻に反映するシンボリック音楽生成手法を開発した。