単音楽曲生成についてTransformerとGANの比較

抄録

近年、期待が高まる生成系AIの中で、自動楽曲生成に着目した。生産性向上やコスト削減、著作権問題の解消などのメリットがある中で、特に創造性の拡大に期待した。そのために、データセットの拡充と学習モデルの改良に取り組んだ。生成される楽曲の多様性は、入力されたデータセットに依存する。そのため、先行研究を参考に独自に改良した楽曲データの収集を行った。また、楽曲生成と相性が良い創造性を促進させるアルゴリズムを導くために、本研究では、敵対的に新しいデータを生成するGANと、入出力系列の相関性を学習する Transformerを比較した。本大会ではその結果を示し、それを受けての課題解決方法を提案する。