核心概念
Entwicklung eines Affective Multimodal Transformer Modells zur Generierung von Musik aus Videos.
摘要
Das Video2Music-Framework ermöglicht die Generierung von Musik, die zu Videos passt, durch die Verwendung eines neuartigen Affective Multimodal Transformer (AMT) Modells. Die Methode beinhaltet die Extraktion von Musik- und Video-Merkmalen, die Verwendung von Transformer-Modellen zur Generierung von Musiksequenzen, und die Schätzung von Notendichte und Lautstärke für die Erzeugung von MIDI-Dateien. Das AMT-Modell berücksichtigt die emotionale Ähnlichkeit zwischen Video und Musik, was zu einer erfolgreichen Generierung von Musik führt, die die Stimmung des Videos widerspiegelt.
Struktur:
- Einleitung zur Herausforderung der Musikgenerierung für Videos
- Vorstellung des Video2Music-Frameworks
- Datenextraktion von Musik- und Video-Merkmalen
- Affective Multimodal Transformer (AMT) Modell
- Post-Processing zur Generierung von MIDI-Dateien
統計資料
Wir haben fünf verschiedene Regressionsmodelle für die Schätzung von Notendichte und Lautstärke untersucht.
Das Bi-GRU-Modell zeigte die besten Leistungsergebnisse mit dem niedrigsten RMSE.
引述
"Das Video2Music-Framework ermöglicht die Generierung von Musik, die zu Videos passt, durch die Verwendung eines neuartigen Affective Multimodal Transformer (AMT) Modells."