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J-GLOBAL ID：202502267308176562   整理番号：25A0918024

ChatGPTを用いたテキスト入力型楽曲生成AIへのプロンプト最適化システム

著者 (4件)： 原田隼太朗 (埼玉大 大学院理工学研究科) ,  杉浦陽介 (埼玉大 大学院理工学研究科) ,  安井希子 (木更津工高専) ,  島村徹也 (埼玉大 大学院理工学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2025  号： MUS-142  ページ： Vol.2025-MUS-142,No.6,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2025年02月27日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： テキストを入力として楽曲を自動生成する楽曲生成AIは,近年その精度を急速に向上させている.しかし,音楽経験の少ないユーザーには,生成を行う上で入力するテキストの設計が難しい.加えて,「かっこいい曲」や「感動的な曲」などの曖昧なテキストを入力した場合,ユーザーごとに解釈が異なるため,そのユーザーが意図しない楽曲が生成されることが多く,音楽の専門知識の少ないユーザーには顕著に現れる.この問題は,生成AIの精度向上だけでは限界があり,ユーザーの意図を正確に反映させるために,入力テキスト自体を適切に変換・最適化するプロセスが必要となる.そこで本研究では,ChatGPTのFew-Shot Learning機能を活用し,主観評価実験を繰り返し,楽曲生成AIに入力するためのプロンプト最適化を行うシステムを提案している.加えて本研究では,システムの有効性を検証するため,ユーザーが直接テキストを入力して生成した楽曲と,システムを介して最適化されたプロンプトを用いて生成した楽曲を比較する評価実験を実施し,プロンプト最適化を行った場合のほうが,ユーザーの意図に近い楽曲が生成されることが確認されている.(著者抄録)

シソーラス用語： 人工知能 ,  自然言語処理 ,  *入力 ,  *楽曲 ,  製造 ,  *最適化 ,  評価実験 ,  主観評価
準シソーラス用語： *ChatGPT ,  *テキスト入力 ,  *プロンプト最適化 ,  音楽制作 ,  *主観評価実験

分類 (3件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： ChatGPT ,  入力型 ,  楽曲 ,  生成AI ,  最適化