一种面向审美感知音乐推荐的序-复杂度美学评估模型
计算机视觉与模式识别
2024-02-14 v1
摘要
计算美学评估已对视觉艺术作品做出显著贡献，但其在音乐中的应用仍然罕见。目前，主观评价仍然是评估艺术作品最有效的方式。然而，对艺术作品的主观评价会消耗大量人力和物力。当今流行的AI生成内容（AIGC）任务已充斥各行各业，音乐也不例外。但与人类创作的音乐相比，AI生成的音乐听起来仍然机械、单调，缺乏美感。由于缺乏带有评分标注的音乐数据集，我们不得不选择传统的美学方程来客观衡量音乐之美。为了提升AI音乐生成的质量，并进一步指导计算机音乐制作、合成、推荐等任务，我们采用Birkhoff美学度量设计了一个美学模型，客观衡量音乐的美感，并根据音乐的美感形成推荐列表。实验表明，我们的客观美学模型和推荐方法是有效的。
引用
@article{arxiv.2402.08300,
title = {An Order-Complexity Aesthetic Assessment Model for Aesthetic-aware Music Recommendation},
author = {Xin Jin and Wu Zhou and Jingyu Wang and Duo Xu and Yongsen Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.08300},
year = {2024}
}