Die NES-Video-Musik-Datenbank: Ein Datensatz von symbolischer Videospielmusik, die mit Gameplay-Videos gepaart ist

Core Concepts

Die NES-VMDB-Datenbank enthält 98.940 Gameplay-Videos von 389 NES-Spielen, die jeweils mit der zugehörigen Hintergrundmusik in symbolischem Format (MIDI) gepaart sind. Ziel ist es, Generierungsmodelle zu unterstützen, die Musik aus Gameplay-Videos komponieren können.

Abstract

Die NES-VMDB-Datenbank ist eine Erweiterung des Nintendo Entertainment System Music Database (NES-MDB) Datensatzes. Sie umfasst 98.940 Gameplay-Videos von 389 NES-Spielen, die mit 4.070 Musikstücken aus dem NES-MDB-Datensatz verknüpft sind. Um die Videos mit den MIDI-Dateien zu paaren, wurden die Gameplay-Videos in 15-Sekunden-Clips unterteilt und deren Audio extrahiert. Anschließend wurde ein Fingerabdruck-Algorithmus verwendet, um die am besten passenden MIDI-Dateien aus dem NES-MDB-Datensatz zu finden und diese mit den entsprechenden Videoclips zu verknüpfen. Zusätzlich zu dem Datensatz wurde ein Baseline-Generator basierend auf dem Controllable Music Transformer (CMT) entwickelt. Dieser Generator wurde mit den NES-VMDB-MIDI-Stücken trainiert und kann dann neue Musik generieren, indem er Rhythmusmerkmale aus Gameplay-Videos als Eingabe verwendet. Die generierten Stücke wurden mit unbedingt generierten Stücken und menschlich komponierten Stücken verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die bedingt generierten Stücke eine Struktur aufweisen, die menschlich komponierten Stücken ähnlicher ist als die unbedingt generierten. Darüber hinaus wurde ein neuronaler Klassifikator trainiert, um das Spielgenre der generierten Stücke vorherzusagen. Die Ergebnisse zeigen, dass der bedingte CMT-Generator Korrelationen zwischen Gameplay-Videos und Spielgenres lernen kann, aber weitere Forschung erforderlich ist, um menschliches Niveau zu erreichen.

Stats

Die NES-VMDB-Datenbank umfasst insgesamt 98.940 Gameplay-Videos von 389 NES-Spielen. Die Gameplay-Videos summieren sich auf insgesamt 474 Stunden Video.

Quotes

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Key Insights Distilled From

The NES Video-Music Database

by Igor Cardoso... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04420.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Genauigkeit des Spielgenre-Klassifikators weiter verbessern, um die generierten Stücke besser bewerten zu können?

Um die Genauigkeit des Spielgenre-Klassifikators weiter zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Zunächst könnte die Datenqualität optimiert werden, indem mehr Spiele hinzugefügt werden, um eine ausgewogenere und umfassendere Datenbasis zu schaffen. Dies könnte dazu beitragen, die Klassifikation für seltene oder spezifische Genres zu verbessern. Des Weiteren könnte die Feature-Extraktion verbessert werden, indem zusätzliche Merkmale aus den Musikstücken extrahiert werden, die spezifisch für jedes Genre sind. Dies könnte die Unterscheidung zwischen den Genres erleichtern und die Klassifikationsgenauigkeit erhöhen. Ein weiterer Ansatz wäre die Verwendung von Transfer Learning, bei dem ein bereits trainiertes Modell auf ähnliche Aufgaben oder Datensätze angewendet wird. Durch die Anpassung eines vortrainierten Modells an die spezifischen Merkmale der NES-Musikstücke könnte die Klassifikationsgenauigkeit verbessert werden.

Wie könnte man die strukturellen Probleme, wie übermäßige Wiederholung oder fehlende musikalische Form, in den generierten Stücken angehen, um sie menschlichen Kompositionen ähnlicher zu machen?

Um strukturelle Probleme in den generierten Stücken anzugehen, könnte man verschiedene Techniken anwenden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von Regelbasierten Systemen, die sicherstellen, dass die generierten Stücke musikalische Regeln und Strukturen einhalten. Dies könnte helfen, übermäßige Wiederholungen zu reduzieren und eine kohärente musikalische Form zu schaffen. Des Weiteren könnte man die Verwendung von Attention Mechanismen in den generativen Modellen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die Aufmerksamkeit auf verschiedene Teile des Musikstücks gelenkt wird und somit Abwechslung und Struktur gewährleistet sind. Ein weiterer Ansatz wäre die Integration von Feedback-Schleifen, bei denen menschliche Bewertungen oder Anmerkungen zu den generierten Stücken verwendet werden, um das Modell zu verbessern und strukturelle Probleme anzugehen. Durch kontinuierliches Training und Anpassung an das Feedback könnte die Qualität der generierten Stücke verbessert werden.

Welche zusätzlichen Informationen aus den Spielen (z.B. Leveldesign, Charaktere, Hintergrundgeschichte) könnten verwendet werden, um die Qualität der generierten Musik weiter zu verbessern?

Zusätzliche Informationen aus den Spielen könnten verwendet werden, um die Qualität der generierten Musik weiter zu verbessern. Zum Beispiel könnte das Leveldesign genutzt werden, um die Stimmung und Atmosphäre des Spiels zu erfassen und in die Musik zu integrieren. Durch die Analyse von Levelstrukturen, -farben und -themen könnte die generierte Musik besser an die Spielumgebung angepasst werden. Die Charaktere eines Spiels könnten ebenfalls als Inspiration dienen, um musikalische Motive oder Themen zu generieren, die mit den Charakteren in Verbindung stehen. Indem man die Persönlichkeiten, Eigenschaften oder Handlungen der Charaktere berücksichtigt, könnte die Musik eine tiefere emotionale Verbindung zum Spiel herstellen. Die Hintergrundgeschichte eines Spiels könnte auch als Grundlage für die Musikkomposition dienen. Indem man die Geschichte, die Welt und die Ereignisse des Spiels berücksichtigt, könnte die generierte Musik eine narrative Struktur erhalten und die Spielerfahrung verstärken. Durch die Integration dieser zusätzlichen Informationen könnte die Qualität und Relevanz der generierten Musik weiter verbessert werden.