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核心概念
本文提出了一個基於歌曲結構和多層級音節數量控制的完整歌曲歌詞生成框架，該框架能夠根據輸入文本和歌曲結構生成符合指定音節限制的完整歌詞，並在音節數量控制和語義相關性方面優於現有的大型語言模型。
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Song Form-aware Full-Song Text-to-Lyrics Generation with Multi-Level Granularity Syllable Count Control
論文資訊
Chae, Y., Shin, E., Suntae, H., Paik, S., & Lee, K. (2024). Song Form-aware Full-Song Text-to-Lyrics Generation with Multi-Level Granularity Syllable Count Control. arXiv preprint arXiv:2411.13100.
研究目標
本研究旨在開發一個能夠生成完整歌曲歌詞的系統，並解決現有歌詞生成模型在精確控制音節數量和遵循歌曲結構方面的局限性。
方法
多層級音節數量控制： 模型在詞彙、短語、句子和段落層級上實現了音節數量的精確控制，確保生成的歌詞符合音樂的節奏要求。
歌曲結構感知： 模型利用歌曲結構標記（如、）來區分歌曲的不同部分，並根據各部分的結構特點生成相應的歌詞。
語義嵌入： 模型使用SentenceTransformer模型提取輸入文本的語義嵌入向量，並將其作為條件輸入到生成模型中，以確保生成的歌詞與輸入文本的語義相關。
訓練策略： 由於缺乏文本-歌詞配對數據集，研究人員採用了一種替代訓練策略，即使用完整歌詞的語義嵌入向量作為訓練過程中的輸入文本條件。
主要發現
與ChatGPT等大型語言模型相比，本研究提出的模型在音節數量控制方面表現更出色，能夠更精確地生成符合指定音節數量的歌詞。
模型能夠有效地學習歌曲的不同結構特點，並生成與之相符的歌詞。
語義嵌入的使用有效地提高了生成歌詞與輸入文本之間的語義相關性。
主要結論
本研究提出的基於歌曲結構和多層級音節數量控制的完整歌曲歌詞生成框架，為自動歌詞生成提供了一種更精確、更靈活的解決方案。
意義
本研究對於音樂產業具有潛在的應用價值，例如，可以幫助音樂家更輕鬆地創作歌詞，或為現有歌曲生成不同風格的歌詞。
局限性與未來研究方向
生成失敗： 模型在生成過程中有一定的失敗概率，例如，可能會生成無限循環的文本。
對歌曲結構標記數據集的依賴： 模型需要使用帶有歌曲結構標記的數據集進行訓練，無法處理未標記的歌詞數據。
上下文理解： 模型目前僅依靠SentenceTransformer模型提取語義信息，可能無法完全理解輸入文本的詳細上下文。
未來研究可以探索以下方向：
開發更魯棒的生成模型，降低生成失敗的概率。
研究如何利用未標記的歌詞數據進行模型訓練。
結合更強大的語義理解模型，例如BERT或GPT-3，以提高生成歌詞的質量。
統計資料
ChatGPT 3.5 在生成符合指定行數和音節數的歌詞方面的成功率約為 38%。
ChatGPT 4.0 的成功率更高，約為 57%。
在 688 個成功生成的樣本中，ChatGPT 3.5 的平均音節距離 (SCD) 為 0.363，音節錯誤率 (SCErr) 為 83.729%。
ChatGPT 4.0 的 SCD 為 0.194，SCErr 為 79.828%。
本研究提出的模型 (Back-S) 的 SCD 為 0.004，SCErr 為 4.396%，顯著優於 ChatGPT。
測試集中輸入文本和原始歌詞之間的平均 BERT-S 為 0.799。
Back-S 模型生成的歌詞與輸入文本之間的平均 BERT-S 為 0.765，表明模型能夠有效地捕捉輸入文本的語義。
在歌曲結構一致性評估中，相同歌曲形式類型之間的 BERT-S 通常超過 0.7，高於不同類型之間的 BERT-S。
對於標準化萊文斯坦距離 (NLD)，也觀察到類似的趨勢，對角線值（相同歌曲形式類型之間的距離）小於其他值。
深入探究
如何評估生成歌詞的音樂性和藝術性，而不僅僅是語言的流暢性和語義的相關性？
評估生成歌詞的音樂性和藝術性，是一個複雜且主觀的任務，它超越了單純評估語言流暢性和語義相關性的範疇。以下是一些可以考慮的評估面向：
1. 音樂性：
韻律和節奏：
評估歌詞是否符合歌曲的韻律結構，例如是否押韻、韻腳是否自然、歌詞的節奏是否與旋律相符。
可以透過計算歌詞中音節的分布、重音的位置、以及與旋律的匹配程度來進行量化分析。
旋律性：
評估歌詞的音調走向是否與旋律相符，例如是否在高音處使用開口的元音、是否在低音處使用閉口的輔音。
可以透過分析歌詞的音調輪廓、以及與旋律的音調相關性來進行評估。
和聲與織體：
評估歌詞的音韻選擇是否與歌曲的和聲及織體相符，例如是否在副歌部分使用更響亮的音韻、是否在間奏部分使用更柔和的音韻。
可以透過分析歌詞中元音和輔音的分布、以及與和聲的音色匹配程度來進行評估。
2. 藝術性：
情感表達：
評估歌詞是否能有效地傳達歌曲的情感，例如是否使用生動的意象、是否使用具有情感色彩的詞彙。
可以透過情感分析技術、以及人工評估來判斷歌詞的情感強度和情感傾向。
意象和隱喻：
評估歌詞是否使用新穎、獨特的意象和隱喻來豐富歌曲的內涵，例如是否使用擬人、比喻等修辭手法。
可以透過分析歌詞中意象的密度、新穎性和原創性來進行評估。
主題和敘事：
評估歌詞是否圍繞一個清晰的主題展開，是否講述了一個完整、引人入勝的故事。
可以透過分析歌詞的結構、情節發展、以及人物刻畫來進行評估。
3. 其他評估方法：
人工評估：
邀請音樂專業人士、作詞家、或普通聽眾對生成歌詞的音樂性和藝術性進行主觀評分。
比較分析：
將生成歌詞與人類創作的歌詞進行比較分析，例如比較它們在韻律、節奏、情感表達、意象等方面的差異。
音樂生成：
將生成歌詞與旋律結合，生成完整的歌曲，並評估歌曲的整體效果。
需要注意的是，音樂性和藝術性評估帶有一定的主觀性，沒有一個絕對的標準。上述評估面向僅供參考，實際評估過程中需要根據具體的歌曲類型、風格和評估目的進行調整。
如果要將這個歌詞生成框架應用於其他語言的歌曲創作，會面臨哪些挑戰？如何解決這些挑戰？
將此歌詞生成框架應用於其他語言的歌曲創作，將面臨以下挑戰：
語言特性差異：
不同語言的音韻、語法、語義結構差異很大，例如中文是聲調語言，而英文不是；中文語法相對靈活，而英文語法比較嚴謹。
解決方案：
需要針對不同語言訓練專門的語言模型，以捕捉不同語言的語言特性。
可以考慮使用跨語言預訓練模型，例如mBERT、XLM-R等，來提高模型對不同語言的適應能力。
音樂文化差異：
不同文化背景下的音樂風格、歌詞主題、審美偏好都有所不同，例如西方流行音樂注重節奏和旋律，而中國傳統音樂注重意境和情感表達。
解決方案：
需要針對不同音樂文化建立專門的歌詞數據集，以訓練出符合不同音樂文化風格的歌詞生成模型。
可以考慮在模型中加入音樂文化相關的特征，例如音樂風格、地域文化等，以提高模型對不同音樂文化的敏感度。
音節和韻律規則：
不同語言的音節結構和韻律規則差異很大，例如英文歌詞通常使用強弱格律，而中文歌詞則更靈活多變。
解決方案：
需要針對不同語言設計專門的音節和韻律控制模塊，以生成符合不同語言韻律規則的歌詞。
可以考慮使用基於規則的方法或基於統計的方法來建模不同語言的音節和韻律規則。
數據資源稀缺：
相較於英文，其他語言的歌詞數據資源相對稀缺，這會影響模型的訓練效果。
解決方案：
可以考慮使用數據增強技術，例如回譯、替換等，來擴充訓練數據。
可以考慮使用跨語言遷移學習，將英文歌詞生成模型的知識遷移到其他語言，以緩解數據資源稀缺的問題。
總之，將此歌詞生成框架應用於其他語言的歌曲創作需要克服諸多挑戰，需要語言學、音樂學和人工智能等多學科的交叉研究和技術創新。
人工智慧在音樂創作領域的發展是否會威脅到人類音樂家的地位？
人工智能在音樂創作領域的發展，引發了人們對於人類音樂家地位的擔憂。然而，我認為人工智能並不會威脅到人類音樂家的地位，反而會成為人類音樂家創作的有力工具，促進音樂創作的發展。
1. 人工智能作為創作工具：
人工智能可以幫助音樂家克服創作瓶頸，提供靈感和素材。例如，人工智能可以根據音樂家的需求生成不同風格的旋律、和聲、歌詞等，音樂家可以從中選擇、修改和完善。
人工智能可以提高音樂創作的效率，例如，人工智能可以幫助音樂家完成編曲、配器、混音等工作，節省音樂家的時間和精力，讓他們更专注于音樂的創作和表達。
2. 人類音樂家的不可替代性：
音樂創作不僅僅是技術性的工作，更是一項藝術創作，需要人類音樂家獨特的創造力、情感和審美。人工智能可以模仿人類的創作風格，但無法複製人類的情感和靈魂。
音樂的價值不僅僅在於音樂本身，更在於音樂背後的故事、情感和文化。人類音樂家可以將自己的經歷、情感和思考融入到音樂創作中，賦予音樂更深層次的意義，這是人工智能無法做到的。
3. 人工智能與人類音樂家的合作：
未來音樂創作領域，將會是人工智能與人類音樂家合作共赢的局面。人工智能可以作為人類音樂家的助手，提供技術支持和靈感啟發，而人類音樂家則可以利用人工智能的優勢，創作出更具創意和感染力的音樂作品。
總而言之，人工智能在音樂創作領域的發展，為音樂創作帶來了新的可能性，但並不會取代人類音樂家的地位。相反，人工智能將成為人類音樂家的創作夥伴，共同推動音樂創作的發展。
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