基于工作流程的音乐生成系统评估
音频与语音处理
2025-07-03 v1 人机交互
机器学习
多媒体
声音
摘要
本研究对当前音乐制作工作流程中的音乐生成系统(MGS)进行探索性评估,考察了八个开源系统。评估框架结合技术见解与实际实验,通过专为调查系统在迭代且非线性音乐制作过程中实际与创造性 affordances 而设计的评估标准。采用单评估者方法作为 preliminary 阶段,本研究采用混合方法,通过定性方法形成假设 subsequently 再通过量化指标进行评估。所选系统代表了符号化和音频化音乐生成方法之间的架构多样性,涵盖作曲、编排和声设计任务。本次调查 addresses 当前 MGS 在音乐制作中的局限性、工作流程集成的挑战与机遇,以及在保持艺术真实性的同时作为协作工具的开发潜力。研究结果表明,这些系统主要作为补充性工具发挥作用,以增强而非取代人类专长。它们在维持主题和结构连贯性方面存在局限,这凸显了在需要情感深度和复杂决策的任务中,人类创造力的不可替代作用。这项研究贡献了一个考虑音乐创作迭代性质的结构化评估框架。它识别了后续全面评估所需的方法学细化,并确定了作为创意工作流程中协作工具的可行集成领域。该研究提供了以经验为依据的见解,以指导该领域的未来开发。
引用
@article{arxiv.2507.01022,
title = {Workflow-Based Evaluation of Music Generation Systems},
author = {Shayan Dadman and Bernt Arild Bremdal and Andreas Bergsland},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.01022},
year = {2025}
}
备注
54 pages, 3 figures, 6 tables, 5 appendices