- 简介近期音乐生成技术的进展引发了人们对于AI在音乐创作过程、商业模式和知识产权管理方面所带来影响的多重担忧。一个相关的挑战是AI生成音乐中训练集的潜在复制和抄袭问题，这可能导致数据滥用和侵犯知识产权。为了解决这个问题，我们提出了音乐复制评估（MiRA）工具：一种基于多样化音频音乐相似度指标的模型无关的开放评估方法，用于评估训练集数据复制。我们通过在不同音乐流派中基于合成样本进行控制复制实验，评估了五种指标识别精确复制的能力。结果显示，所提出的方法可以估计高于10%的精确数据复制比例。通过引入MiRA工具，我们旨在鼓励研究人员、开发人员和用户对于音乐生成模型的开放评估，关注数据复制的重要性，并凸显生成AI在音乐领域所带来的伦理、社会、法律和经济后果的重要性。
- 图表
- 解决问题解决人工智能在音乐创作中可能出现的数据复制和知识产权侵犯问题
- 关键思路提出了一种基于音频相似度度量的模型无关的开放式评估方法MiRA，能够评估训练集的数据复制情况
- 其它亮点实验结果表明MiRA能够识别超过10%的数据复制，鼓励研究者、开发者和用户对音乐生成模型进行开放式评估，强调人工智能在音乐领域的伦理、社会、法律和经济影响
- 相关研究包括："AI合成音乐的知识产权问题"、"基于深度学习的音乐生成模型"、"音乐版权管理的自动化方法"等
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