NES ビデオミュージックデータベース: ゲームプレイ動画とシンボリックビデオゲームミュージックのペアリングデータセット

Core Concepts

NES ゲームのゲームプレイ動画とシンボリックミュージックのペアリングデータセットを提案し、ゲームプレイ動画を入力とした条件付きミュージック生成モデルのベースラインを示す。

Abstract

本研究では、NES (Nintendo Entertainment System) ゲームのゲームプレイ動画98,940本とそれぞれに対応するシンボリックフォーマット (MIDI) の音楽4,070曲からなるNES Video-Music Database (NES-VMDB) を提案した。
データセット作成の手順は以下の通り:

NES-MDB データセットから8秒以上の長さの音楽ファイルを抽出し、4,070曲を選定
YouTube上の389本のNESゲームのロングプレイ動画を収集
動画を15秒ごとに分割し、オーディオを抽出
オーディオフィンガープリンティングアルゴリズムを用いて、各クリップに対応するNES-MDB MIDIファイルを自動的に特定
さらに、NES-VMDBデータセットを用いて、Controllable Music Transformer (CMT) ベースのベースラインモデルを構築した。このモデルは、ゲームプレイ動画の特徴を入力として、NESスタイルの音楽を生成する。
生成された音楽の品質を評価するため、以下の指標を用いて、条件付きCMT、無条件CMT、人間作曲の音楽を比較した:

Grooving Pattern Similarity: 隣接小節のハミング距離の平均
Pitch Class Histogram Entropy: 正規化ピッチクラスヒストグラムのシャノンエントロピー
Pitch Range: 使用されるピッチの範囲
Number of Unique Pitch Classes: 使用されるユニークなピッチクラスの数
Number of Notes Played Concurrently: 同時に演奏されるノートの数
結果、条件付きCMTは無条件CMTよりも人間作曲の音楽に近い構造的特徴を示した。また、生成された音楽のゲームジャンルを予測するクラシファイアを訓練したところ、条件付きCMTは人間作曲の音楽よりも低い精度ながら、ゲームプレイ動画とゲームジャンルの相関を学習できることが示された。
今後の課題として、ジャンル分類精度の向上や、エンドツーエンドのゲームミュージック生成モデルの開発が挙げられる。

Stats

98,940本のNESゲームプレイ動画を収集
4,070曲のNES-MDB MIDIファイルを使用
条件付きCMTは無条件CMTよりも人間作曲の音楽に近い構造的特徴を示した
条件付きCMTのゲームジャンル予測精度は34%で、人間作曲の音楽よりも12%低かった

Quotes

なし

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

ゲームプレイ動画以外のどのようなデータ (キャラクター、背景、ストーリーなど) を入力に用いると、より人間らしい音楽が生成できるだろうか。

ゲームプレイ動画以外のデータを音楽生成に活用する際には、キャラクターや背景、ストーリーなどの要素を考慮に入れることが重要です。例えば、キャラクターの特性や感情状態に応じて音楽のテンポや音色を変化させることで、よりリアルな音楽を生成することが可能です。背景の雰囲気や場面の緊張度に合わせて音楽の調子や音域を調整することも効果的です。さらに、ストーリーの展開や重要なシーンに合わせて音楽の構成やメロディを変化させることで、プレイヤーの感情や体験に深く関わる音楽を生成することができます。これらの要素を総合的に考慮し、音楽生成モデルに組み込むことで、より人間らしい音楽を創造する可能性が高まるでしょう。

ゲームジャンルと音楽の関係性は時代とともに変化してきたが、本研究で扱ったNESゲームの時代にはどのような特徴があったのだろうか。

NESゲームの時代におけるゲームジャンルと音楽の関係性にはいくつかの特徴があります。当時のゲームは技術的制約やゲームデザインの進化により、特定のジャンルに特有の音楽スタイルが確立されていました。例えば、アクションゲームではテンポの速いリズムやエネルギッシュなメロディが多く用いられ、シューティングゲームでは緊張感のある音楽や効果音が重要視されていました。また、アドベンチャーゲームやロールプレイングゲームでは物語の展開やキャラクターの感情に合わせた壮大な楽曲が用いられることが一般的でした。さらに、NESゲームの時代には8ビットサウンドの特徴もあり、シンプルで耳に残りやすいメロディや独特な音色が多く使われていました。

ゲームミュージックの生成において、人間の創造性を完全に模倣することは可能なのだろうか。それとも、人工知能には人間にはない独自の創造性が発現する可能性があるのだろうか。

ゲームミュージックの生成において、人間の創造性を完全に模倣することは難しいと言えます。人間の創造性には感情や経験、直感などさまざまな要素が関わっており、これらを完全に再現することは困難です。一方で、人工知能には大量のデータを元に学習し、パターンや規則性を抽出する能力があります。そのため、人工知能が独自の創造性を発揮する可能性があります。例えば、新しい音楽スタイルやアプローチを提案することができるかもしれません。しかし、人間の感性や表現力など、人間独自の要素を完全に置き換えることは難しいでしょう。したがって、人工知能と人間の創造性を組み合わせることで、より豊かなゲームミュージックを生み出す可能性があると考えられます。