Text2midi: Generating Symbolic Music from Captions

📄 arXiv: 2412.16526v2 📥 PDF

作者: Keshav Bhandari, Abhinaba Roy, Kyra Wang, Geeta Puri, Simon Colton, Dorien Herremans

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL, eess.AS

发布日期: 2024-12-21 (更新: 2024-12-31)

备注: 9 pages, 3 figures, Accepted at the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025)

期刊: Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2025)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Text2midi，一种端到端模型，用于从文本描述生成MIDI音乐文件。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到音乐生成 MIDI生成 大型语言模型 Transformer解码器 自回归模型

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏直接从文本生成可控MIDI音乐的能力，限制了音乐创作的便捷性。
  2. Text2midi利用预训练LLM编码文本，并用Transformer解码器自回归生成MIDI序列，实现文本到音乐的转换。
  3. 实验结果表明，Text2midi能够生成高质量且可控的MIDI文件，支持音乐理论术语的文本引导。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为text2midi的端到端模型，该模型能够从文本描述生成MIDI文件。text2midi利用多模态生成方法的日益普及，以及大型语言模型（LLMs）的成功。我们的端到端系统利用LLM的能力，以MIDI文件的形式生成符号音乐。具体来说，我们使用预训练的LLM编码器来处理文本描述，然后使用这些描述来调节自回归Transformer解码器，从而生成能够准确反映所提供描述的MIDI序列。这种直观且用户友好的方法通过允许用户使用文本提示生成音乐作品，从而显著简化了音乐创作过程。我们进行了全面的实证评估，包括自动化和人工研究，结果表明我们的模型生成了高质量的MIDI文件，并且可以通过文本描述（包括和弦、调性和速度等音乐理论术语）进行控制。我们在演示页面(https://github.com/AMAAI-Lab/Text2midi)上发布了代码和音乐样本，供用户与text2midi互动。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从文本描述直接生成MIDI音乐文件的问题。现有的音乐生成方法通常需要复杂的音乐理论知识或人工干预，缺乏一种简单、直观且可控的文本到音乐的生成方案。因此，如何利用自然语言处理的最新进展，实现文本描述到高质量MIDI音乐的自动生成，是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）强大的文本理解和生成能力，将文本描述编码为音乐生成的条件，并使用自回归Transformer解码器生成MIDI序列。通过这种方式，用户可以使用自然语言描述来控制音乐的生成过程，而无需深入了解复杂的音乐理论。

技术框架：Text2midi的整体架构包含两个主要模块：一个预训练的LLM编码器和一个自回归Transformer解码器。首先，LLM编码器将输入的文本描述编码成一个高维向量表示。然后，这个向量表示被用作Transformer解码器的条件，解码器逐步生成MIDI序列。整个过程是端到端可训练的，允许模型学习文本描述和MIDI音乐之间的复杂关系。

关键创新：Text2midi的关键创新在于其端到端的架构和利用LLM进行文本编码的方式。与传统的音乐生成方法相比，Text2midi无需手动设计复杂的特征或规则，而是通过学习大量数据自动提取文本描述中的音乐信息。此外，利用预训练的LLM可以有效提高文本编码的质量，从而生成更符合文本描述的音乐。

关键设计：在具体实现上，论文使用了预训练的LLM作为文本编码器，例如BERT或GPT系列模型。Transformer解码器采用了标准的自回归结构，通过注意力机制学习MIDI序列中的依赖关系。损失函数通常采用交叉熵损失，用于衡量生成MIDI序列与目标序列之间的差异。为了提高生成音乐的多样性，可以采用采样策略，例如top-k采样或nucleus采样。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过自动化和人工评估验证了Text2midi的有效性。实验结果表明，该模型能够生成高质量的MIDI文件，并且可以通过文本描述进行有效控制。人工评估结果显示，生成的音乐在很大程度上符合文本描述的内容，证明了Text2midi在文本到音乐生成方面的潜力。

🎯 应用场景

Text2midi具有广泛的应用前景，包括辅助音乐创作、音乐教育、游戏开发和广告制作等领域。它可以帮助音乐家快速生成音乐片段，为音乐学习者提供个性化的练习素材，为游戏和广告提供定制化的背景音乐。未来，Text2midi有望成为一种重要的音乐创作工具，促进音乐的普及和创新。

📄 摘要（原文）

This paper introduces text2midi, an end-to-end model to generate MIDI files from textual descriptions. Leveraging the growing popularity of multimodal generative approaches, text2midi capitalizes on the extensive availability of textual data and the success of large language models (LLMs). Our end-to-end system harnesses the power of LLMs to generate symbolic music in the form of MIDI files. Specifically, we utilize a pretrained LLM encoder to process captions, which then condition an autoregressive transformer decoder to produce MIDI sequences that accurately reflect the provided descriptions. This intuitive and user-friendly method significantly streamlines the music creation process by allowing users to generate music pieces using text prompts. We conduct comprehensive empirical evaluations, incorporating both automated and human studies, that show our model generates MIDI files of high quality that are indeed controllable by text captions that may include music theory terms such as chords, keys, and tempo. We release the code and music samples on our demo page (https://github.com/AMAAI-Lab/Text2midi) for users to interact with text2midi.