ComposerX: Multi-Agent Symbolic Music Composition with LLMs

📄 arXiv: 2404.18081v2 📥 PDF

作者: Qixin Deng, Qikai Yang, Ruibin Yuan, Yipeng Huang, Yi Wang, Xubo Liu, Zeyue Tian, Jiahao Pan, Ge Zhang, Hanfeng Lin, Yizhi Li, Yinghao Ma, Jie Fu, Chenghua Lin, Emmanouil Benetos, Wenwu Wang, Guangyu Xia, Wei Xue, Yike Guo

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MM, eess.AS

发布日期: 2024-04-28 (更新: 2024-04-30)

💡 一句话要点

提出ComposerX框架以提升LLMs在音乐创作中的表现

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

关键词: 音乐创作 多代理系统 大型语言模型 符号生成 复调音乐 推理能力 音乐理论 协作机制

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在音乐创作中表现不佳，常生成质量低劣的音乐作品，无法满足创作需求。
  2. 本文提出ComposerX框架，采用多代理方法来提升LLMs的音乐创作能力，充分利用其推理能力和音乐知识库。
  3. 实验结果显示，ComposerX显著提高了音乐创作的质量，能够生成引人入胜的旋律和连贯的复调音乐。

📝 摘要（中文）

音乐创作是人类创造力的体现，然而这一复杂任务需要理解和生成具有长依赖性和和谐约束的信息。尽管当前的大型语言模型（LLMs）在STEM领域表现出色，但在音乐创作中却常常生成质量不佳的作品。为此，本文提出了ComposerX，一个基于多代理的符号音乐生成框架，旨在利用LLMs的推理能力和丰富的音乐历史与理论知识。研究表明，采用多代理方法显著提升了GPT-4的音乐创作质量，ComposerX能够生成连贯的复调音乐作品，并符合用户的指令。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前LLMs在音乐创作中生成低质量作品的问题，现有方法在处理长依赖性和和谐约束时表现不足。

核心思路：通过引入多代理系统，ComposerX能够更好地利用LLMs的推理能力，提升音乐创作的质量和连贯性。多代理的设计使得不同代理可以专注于音乐创作的不同方面，从而实现更高水平的协作。

技术框架：ComposerX的整体架构包括多个代理，每个代理负责特定的音乐创作任务，如旋律生成、和声编排等。代理之间通过共享信息和反馈机制进行协作，形成一个高效的创作流程。

关键创新：ComposerX的主要创新在于其多代理协作机制，这一设计与传统的单一模型生成方法有本质区别，能够更好地处理复杂的音乐创作任务。

关键设计：在参数设置上，ComposerX优化了代理之间的交互方式，并采用了适应性损失函数，以确保生成的音乐作品在和谐性和连贯性上达到最佳效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ComposerX在音乐创作质量上显著优于传统的LLMs，生成的复调音乐作品在连贯性和旋律吸引力上有明显提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

ComposerX框架具有广泛的应用潜力，可以用于自动音乐创作、音乐教育和娱乐等领域。其高质量的音乐生成能力将为音乐创作提供新的工具和灵感，推动音乐产业的创新与发展。

📄 摘要（原文）

Music composition represents the creative side of humanity, and itself is a complex task that requires abilities to understand and generate information with long dependency and harmony constraints. While demonstrating impressive capabilities in STEM subjects, current LLMs easily fail in this task, generating ill-written music even when equipped with modern techniques like In-Context-Learning and Chain-of-Thoughts. To further explore and enhance LLMs' potential in music composition by leveraging their reasoning ability and the large knowledge base in music history and theory, we propose ComposerX, an agent-based symbolic music generation framework. We find that applying a multi-agent approach significantly improves the music composition quality of GPT-4. The results demonstrate that ComposerX is capable of producing coherent polyphonic music compositions with captivating melodies, while adhering to user instructions.