论文页面 - Libretto：赋予LLM智能体音乐结构感

来源：https://huggingface.co/papers/2606.22708

摘要

Libretto 提供了一种结构化框架，用于基于 LLM 原生语法以及跨音乐维度的统计评估，进行符号音乐生成与修订。

生成式音乐系统如今能够从文本提示中生成令人印象深刻的声音，但音频输出难以检查、编辑以及诊断其音乐结构。我们提出 Libretto，一个面向智能体的符号音乐生成（https://huggingface.co/papers?q=symbolic%20music%20generation）与修订框架。Libretto 使用带有显式起始时隙（https://huggingface.co/papers?q=onset%20slots）、声部（https://huggingface.co/papers?q=voices）和小节级组织（https://huggingface.co/papers?q=bar-level%20organization）的 LLM 原生语法（https://huggingface.co/papers?q=LLM-native%20grammar），然后在经过语料库校准的统计空间（https://huggingface.co/papers?q=corpus-calibrated%20statistical%20space）中，对每首作品在节奏（https://huggingface.co/papers?q=rhythm）、和声（https://huggingface.co/papers?q=harmony）、旋律（https://huggingface.co/papers?q=melody）、织体（https://huggingface.co/papers?q=texture）、结构（https://huggingface.co/papers?q=form）和变奏（https://huggingface.co/papers?q=variation）方面进行评估。同样的结构维度支持检索（https://huggingface.co/papers?q=retrieval）、诊断、抄袭风险控制（https://huggingface.co/papers?q=copy-risk%20control）以及迭代式自我修订（https://huggingface.co/papers?q=iterative%20self-revision）。在空缺填充、参考引导全曲生成、渐进变形以及教育类音乐生成等任务中，Libretto 将符号音乐从原始的 token 序列转变为可供语言模型智能体测量和编辑的对象。

查看 arXiv 页面（https://arxiv.org/abs/2606.22708）查看 PDF（https://arxiv.org/pdf/2606.22708）项目页面（https://libretto.site/）GitHub（https://github.com/Xyc-arch/Libretto）添加到收藏（https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2606.22708）

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