用于音乐医学生成的语言模型
声音
2024-11-15 v1 音频与语音处理
摘要
近年来研究表明音乐疗法能带来与情绪健康相关的多种益处。反过来，保持健康的情绪状态已被证明对接受治疗的患者（如帕金森病患者或遭受压力和焦虑的患者）有效。我们提出微调 MusicGen（一种音乐生成 Transformer 模型），以创建帮助患者从消极情绪状态过渡到期望情绪状态的短音乐片段。利用带有情绪标签的 MTG-Jamendo 数据集进行低秩分解微调，我们生成符合同质原则的 30 秒片段，引导患者在效价-唤醒环形模型中经过中间状态。生成的音乐通过音乐情绪识别模型进行评估，以确保与预期情绪一致。通过拼接这些片段，我们生成一个类似于音乐疗法疗程的 15 分钟“音乐医学”。我们的方法是首个利用语言模型生成音乐医学的模型。最终输出旨在作为持证音乐治疗师疗程之间的临时缓解手段。
引用
@article{arxiv.2411.09080,
title = {Language Models for Music Medicine Generation},
author = {Emmanouil Nikolakakis and Joann Ching and Emmanouil Karystinaios and Gabrielle Sipin and Gerhard Widmer and Razvan Marinescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.09080},
year = {2024}
}
备注
Late-Breaking / Demo Session Extended Abstract, ISMIR 2024 Conference