视频驱动音乐生成：利用情感相似性实现视频与音乐的匹配

更新时间：2024-09-13 14:29  浏览量：16

《Video2Music: Suitable Music Generation from Videos using an Affective Multimodal Transformer model》一文介绍了一种名为Video2Music的音乐生成框架，该框架可以将视频与相应的音乐进行匹配。作者首先收集了独特的音乐视频，并分析这些视频以获得语义、场景偏移、运动和情感特征。然后，他们使用这些特征作为输入训练了一个新的Affective Multimodal Transformer（AMT）模型，该模型能够根据给定的视频生成音乐。此外，作者还开发了一个基于双向循环神经网络的回归模型来进行后处理，以估计音符密度和响度。在实验中，作者证明了他们的方法可以在情感上匹配视频内容，并且在用户调查中得到了证实。因此，这个新的MuVi-Sync数据集和AMT模型为音乐生成任务提供了一个有前途的方向。

论文脑图

该论文提出了一种名为Video2Music的音乐生成系统，能够根据给定视频自动生成相应的音乐。其主要流程包括：提取视频特征（场景、运动、情感等）、提取音频特征（和弦与关键）并将它们融合在一起以生成新的音乐序列。最终，通过调节音符密度和音量来增强音乐的表现力，并将其转换为可播放的MIDI文件。

具体来说，该系统采用了Transformer模型作为核心架构，其中包含了两个部分：Affective Multimodal Transformer（AMT）用于处理视频和音乐信息，以及Post-processing模块用于生成MIDI文件。在AMT中，输入视频特征被映射到一个512维的空间，然后通过多头注意力机制与音乐特征进行交互。最后，这些特征将被传递给一个多层感知器网络，用于预测下一个和弦事件。Post-processing模块则使用回归模型估计音符密度和音量，并根据这些值调整音乐的速度和强度。

基于深度学习的Transformer模型能够自动捕捉视频和音乐之间的复杂关系，无需手动设计规则。多头注意力机制使得模型能够同时关注多个时间步长的信息，从而更好地捕捉长期依赖关系。回归模型能够更准确地估计音符密度和音量，从而使生成的音乐更加自然和符合人类听觉感受。

该方法的主要目的是解决音乐生成领域中的自动化问题。传统上，音乐生成通常需要人工编写规则或训练机器学习模型来进行预测。然而，这种方法往往受限于规则的设计和数据的质量，难以捕捉到复杂的视听关系。而基于深度学习的方法可以自动学习这种关系，从而实现更高质量的音乐生成。此外，这种方法还解决了如何将视频的情感信息融入音乐生成过程中的问题，使生成的音乐更具表现力和情感共鸣。

该论文提出了一种新颖的多模态生成系统——Video2Music框架，用于生成与视频情感相匹配的音乐。该系统采用了Affective Multimodal Transformer（AMT）模型，能够融合视频信息和过去生成的和弦来生成下一个和弦，并通过应用biGRU回归控制音符密度和响度，实现动态调整音乐以匹配视频。实验结果表明，该系统不仅成功地生成了情感上与视频相匹配的高质量音乐，而且在音乐质量方面也取得了良好的效果。 此外，本文还开发了一个独特的MuVi-Sync数据集，其中包含了符号音乐（转录和和弦）以及大量视频特征，包括语义、场景偏移、运动和情绪等。这些数据为研究提供了有力的支持，同时也为其他研究人员提供了一个基准线模型。

该论文的主要贡献在于提出了一个全新的多模态生成系统，该系统能够将视频的情感信息融入到音乐生成中，从而生成更加符合视频情感的音乐。此外，本文还开发了一个独特的MuVi-Sync数据集，其中包含了符号音乐（转录和和弦）以及大量视频特征，这为研究提供了有力的支持，同时也为其他研究人员提供了一个基准线模型。

该论文的研究成果具有广泛的应用前景，可以应用于多媒体体验、游戏、电影和广告等领域。未来，可以从以下几个方面进一步探索：

创新旋律生成：进一步发展旋律生成技术，将其与生成的和弦序列相结合，以增强音乐的整体丰富性和连贯性。波形分析：深入分析音频波形本身，提取并利用额外的音乐属性，如音色，以进一步提高生成音乐的真实感和表现力。创新和弦嵌入：设计和实施一种新的和弦嵌入方法，将和弦嵌入有意义且结构化的表示中，以便更好地理解和弦进行和和声关系，进而生成更复杂和富有音乐性的作品。

总之，该论文提出的Video2Music生成框架代表了音乐生成领域的重大进展，为内容创作者提供了个性化、无缝集成背景音乐的强大工具。随着AI驱动的音乐生成技术的发展，我们可以继续推动音乐生成技术的进步，为内容创作者和观众带来更加丰富的音频视觉体验。