재즈 피아니스트 스타일 조건을 넣은 AI, 분류기 일치율 37%→70%

연구진이 피아노 MIDI 모델 Aria에 재즈 피아니스트 12명의 스타일을 지정하는 교차 어텐션을 추가했다. 생성 음악을 분류기가 목표 연주자로 판정한 비율은 조건 없는 미세조정 모델의 37%에서 70%로 올랐다. 구별하기 쉬운 연주자를 고른 실험이며, 청취자 평가 결과는 아니다.

PiJAMA 데이터셋의 재즈 피아니스트 독주로 미세조정했으며, Aria의 마지막 8개 층에 교차 어텐션을 넣었다.

연주자마다 학습한 벡터 4개를 생성 단계마다 참조해 스타일 조건이 지속되도록 설계했다.

256토큰 프롬프트에서 4096토큰을 생성해 평가했으며, 무작위 일치율은 8%다.

대상은 PiJAMA의 30명 중 사전학습 모델이 가장 쉽게 구별한 12명이다. 연주자별 일치율은 Hank Jones·Dick Hyman 96%, Cedar Walton 29%로 차이가 컸다.

공개 예시는 연주자별 후보 8개 중 점수가 높은 2개를 골랐다. 자동 전사 MIDI를 사용해 강약과 페달 표현은 근사치다.

다음 음 예측 점수는 두 모델의 차이를 거의 드러내지 못해, 자유롭게 생성한 음악에서 스타일 유지 여부를 따로 평가했다.