Tidal MerzA：通过强化学习结合情感建模与自主代码生成
人机交互
2024-09-13 v1 人工智能
声音
音频与语音处理
摘要
本文提出了 Tidal-MerzA，一种专为现场编程（live coding）情境下人类与机器代理协作表演而设计的新系统，特别聚焦于音乐模式的生成。Tidal-MerzA 融合了两个基础模型：ALCAA（情感现场编程自主代理）和计算框架 Tidal Fuzz。通过将情感建模与计算生成相结合，该系统利用强化学习技术在 TidalCycles 框架内动态调整音乐作曲参数，确保模式既具备情感品质又符合语法正确性。Tidal-MerzA 的开发引入了两个不同的代理：一个专注于生成用于音乐表达的 mini-notation 字符串，另一个通过强化学习将音乐与目标情感状态对齐。该方法增强了现场编程实践的适应性和创造潜力，并允许探索人机创造性交互。Tidal-MerzA 推进了计算音乐生成领域，提出了一种将人工智能融入艺术实践的新方法。
引用
@article{arxiv.2409.07918,
title = {Tidal MerzA: Combining affective modelling and autonomous code generation through Reinforcement Learning},
author = {Elizabeth Wilson and György Fazekas and Geraint Wiggins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.07918},
year = {2024}
}