APEX: AI 생성 음악의 인기 및 미적 품질 예측 멀티태스크 프레임워크

AMAAI Lab이 Suno와 Udio의 21만 1천 곡(1만 시간 오디오)으로 학습한 APEX는 스트림 수, 좋아요 수 같은 참여 기반 인기 신호와 함께 5가지 미적 품질 차원을 동시 예측합니다. MERT의 frozen audio embedding에서 추출한 미적 특징을 포함하면 Music Arena 데이터셋에서 11개 생성 시스템 간 선호도 예측이 일관되게 개선되어, 학습되지 않은 생성 아키텍처에도 일반화됨을 보여줍니다.

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