Dinleyiciler, bir oyun müziği üretecinin amaçladığı duyguyu yalnızca %34 oranında tanımladı; şans düzeyi %25’ti ve aynı testteki insan bestesi parçalar da aynı %34’ü aldı (Ferreira, Lelis ve Whitehead, AIIDE 2020). Bu sonuç alanın çerçevesini çiziyor: hedef, insan müziği için bile zor. Hutchings ve McCormack’in uyarlanabilir sistemi grup içinde anlamlı bir sürükleyicilik artışı elde etti, ancak gruplar arası dört karşılaştırmasının hiçbiri p = 0,05’in altına inmedi (IEEE Transactions on Games 2019). Steam’de üretken yapay zekâ kullandığını açıklayan oyunlar %68,4 öneri oranı alırken prosedürel içerikli oyunlar %86,3 alıyor; ancak bu rakam müziği değil, oyunların tamamını kapsıyor (Bazzaz ve Cooper, arXiv ön baskısı 2026). IEEE Transactions on Games, AIIDE, ISMIR, IEEE Conference on Games ve hakemli oyuncu çalışmalarından veri derledik. Bu derleme sistemler ve değerlendirmeleriyle sınırlı kalıyor; oyun skorlarının ticari tarafı için oyun müzikleri istatistiklerimizle birlikte okuyun.
TL;DR
- Valans ve uyarılmışlık birlikte %34 doğru, şansla %25; insan besteleri de %34 (Ferreira ve ark., AIIDE 2020, 116 katılımcı).
- Sürükleyicilik: Zelda için p = 0,121, StarCraft II için p = 0,053, uyarlanabilir sistem ile orijinal skor karşılaştırması (Hutchings ve McCormack, IEEE Transactions on Games 2019, 34 oyuncu).
- Uyarlanabilir müzik, VR okçulukta mevcudiyet hissini ve duygusal etkiyi artırdı (Wen ve ark., IEEE TVCG 2026, 22 katılımcı).
- 1 ile 5 arası ölçekte genel kalite: insan 4,11, en iyi üreteç 3,94 (Ferreira ve ark., AIIDE 2022, 199 geçerli yanıt).
- Yalnızca sesle oynayan oyun ajanının kazanma oranı, uyarlanabilir müzikle 0,52’den 0,94’e çıktı (Khan ve ark., IEEE CoG 2023, koşul başına 90 raund).
- MusicGen, bir test makinesinde 8 saniyelik klipleri 4 saniyeden kısa sürede üretti (Marrinan ve ark., arXiv ön baskısı 2024).
- NES Music Database’te 397 oyundan 5.278 şarkı (Donahue ve ark., ISMIR 2018).
- 389 oyundan müzikle eşleştirilmiş 98.940 oynanış klibi (Cardoso ve ark., FDG 2024).
- Röportaj kodlarının %38,87’si kaygı, %13,09’u fayda ile ilgiliydi (Worrall ve Collins, IEEE Transactions on Games 2023, 11 besteci).
- Steam öneri oranı: prosedürel içerikli oyunlarda %86,3, üretken yapay zekâlı oyunlarda %68,4 (Bazzaz ve Cooper, arXiv ön baskısı 2026).
1. Oyuncu Çalışmaları: Gerilim Değişiyor, Sürükleyiciliği Kanıtlamak Daha Zor
Hutchings ve McCormack çalışmasındaki dört gruplar arası karşılaştırmanın hiçbiri p = 0,05’in altına inmedi, makalenin grup içi testi anlamlı çıkmış olsa da. ‘Oyuncular kendini daha sürüklenmiş hissetti’ manşeti, her kişinin kendi içindeki kayması için doğru; orijinal oyun müziğine karşı net bir zafer için değil. Bu kadar küçük örneklemler yalnızca büyük etkileri saptayabilir; dolayısıyla p = 0,053’teki kıl payı kaçış ne başarının ne de başarısızlığın kanıtıdır.
Gerilim daha sağlam bir sonuç. Galactic Escape, Simon Fraser Üniversitesi’nin test oyunu içinde, uyarlanabilir bir skor, oyunun gerilim eğrisine ters eşlendiğinde bile algılanan gerilimi artırdı. Bu, duyulur biçimde tepki veren müziğin doğru tepki veren müzikten daha önemli olabileceğini düşündürüyor; eşleme kurallarına haftalarını harcayan herkes için bu durup düşünmeyi gerektirir. Wen ve ark. (2026) VR’dan bir uyarı ekliyor: orta düzey müzikal gerilim nişan almayı ve nişan alma süresini iyileştirdi, yüksek gerilim ikisini de bozdu; ters U biçimi.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| VR okçulukta sabit müzik ile uyarlanabilir üretken müzik, denekler içi desen | 22 katılımcı, 4 gerilim evresi; mevcudiyet hissi ve duygusal etki arttı | Wen ve ark., IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2026 |
| Sürükleyicilik, uyarlanabilir sistem ile Zelda: MoS oyununun orijinal skoru | p = 0,121, η² = 0,042 (17’şerlik 2 grupta 34 oyuncu, 20 dakikalık oturumlar) | Hutchings ve McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Sürükleyicilik, uyarlanabilir sistem ile orijinal StarCraft II skoru | p = 0,053, η² = 0,079 | Hutchings ve McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Müziğin sürükleyicilik üzerindeki bildirilen etkisi, uyarlanabilir sistemle her grubun içinde | İki grupta da anlamlı artış (p<0,05, Wilcoxon işaretli sıra testi) | Hutchings ve McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Algılanan gerilim, müzik türüne göre ortalama: gerilime eşlenmiş 0,62, ters eşlenmiş 0,61, müziksiz 0,55, nötr 0,49 | F(3, 87) = 3,662, p = 0,015, kısmi η² = 0,112 (işe alınan 35 oyuncudan 30’u tutuldu) | Plut, Simon Fraser Üniversitesi doktora tezi 2022 |
| Üretken skor, bestelenmiş doğrusal skor ve bestelenmiş uyarlanabilir skor karşılaştırması | 48 katılımcı; doğrusal skor tüm sorularda en yüksek puanı aldı, üretken skor duygusal uyum, sürükleyicilik ve tercihte yakın ikinci oldu | Plut, Simon Fraser Üniversitesi doktora tezi 2022 |
| Tetris benzeri bir oyunda üretken ve doğrusal müzik | 39 lisans öğrencisi; hipotezler desteklenmedi, oyuncular ikisini ayırt edemedi, akış durumu yine de etkilendi | Sites ve Potter, Game Studies 2018 |
| Bir web oyunu müzik üretecinin ruh haline göre puanlanmış eğitim kümesi, ardından statik müzikle A/B testleri | 80 puanlanmış parça; uyarlanabilirlik bestelenmiş müziğe göre mutlaka iyileşme getirmedi | Adam, Cal Poly yüksek lisans tezi 2014 |
En eski iki satır nüans katıyor. Sites ve Potter, üretken sürümü önce oynayanlar arasında daha yüksek akış durumu (odaklanmış, tatmin edici bir kendini kaptırma hâli) gördü (örneklem, Tampere Üniversitesi Playlab özetinden); AUD.js tezi ise bestelenmiş skora kıyasla otomatik bir kazanım bulamadı.
Bu tema için mevcut en yeni veri: Wen ve ark. 2026. Buradaki diğer tüm çalışmalar 2014 ile 2022 arasına ait.
2. Dinleyici Değerlendirmeleri: Amaçlanan Duygu Dinleyiciye Ulaşıyor mu?
Bardo Composer testinde insan bestesi parçalar üreteçten daha iyi puan almadı: ikisi de %34’te kaldı. Bu, modelin başarısızlığından çok görevin kendisine dair bir gerçeklik kontrolü. Valansı (müziğin ne kadar hoş ya da tatsız hissettirdiği) ve uyarılmışlığı (ne kadar sakin ya da enerjik hissettirdiği) aynı anda tanımlamak basitçe zor; neredeyse kusursuz duygusal hedefleme iddia eden her sağlayıcıya, insan taban çizgisinin kaç puan aldığı sorulmalı.
Kalite puanları daha sıkı bir hikâye anlatıyor. 2022 AIIDE çalışması, en iyi üretecini insan müziğine 0,17 puan yakınlıkta (4,11 eksi 3,94) konumlandırdı; ancak 1.600 işe alınan kişiden filtrelemeden yalnızca 199 yanıt sağ çıktı. Bu, kitle kaynaklı dinleme verisinin bilgilendirici olmadan önce gürültülü olduğunu hatırlatıyor. Yan’ın (arXiv ön baskısı 2023) 16 ritim oyunu piyano düzenlemesi üzerindeki daha küçük bir testi de dinleyicilerin insan yapımı müziği tercih ettiğini buldu; katılımcı sayısı vermiyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Bardo Composer (masaüstü rol yapma oyunu oturumları için bir üreteç): valans ve uyarılmışlıkta birlikte doğru | %34, şansla %25, p = 0,02 (58’er kişilik 2 grupta 116 katılımcı) | Ferreira, Lelis ve Whitehead, AIIDE 2020 |
| Bardo Composer: amaçlanan uyarılmışlıkta doğru, bildirilen en iyi bölüm (4. bölüm, 1. kısım) | katılımcıların %87’si | Ferreira, Lelis ve Whitehead, AIIDE 2020 |
| Genel kalite, 1 ile 5 arası ölçek, ortalama ± SS | İnsan 4,11 ± 0,73, ağaç arama yöntemi (PUCT) 3,94 ± 0,76, CS 3,68 ± 0,96, SBBS 3,62 ± 1,01 (1.600 işe alınandan 199 geçerli yanıt, üreteç başına 80 parça) | Ferreira ve ark., AIIDE 2022 |
| Bestelenmiş duygusal kliplerde, tek sıra tasarımında dinleyici uyumu | Genelde %58,5: valans %59,2, uyarılmışlık %59,4, gerilim %56,8 (180 katılımcı, 90 klip) | Plut, Simon Fraser Üniversitesi doktora tezi 2022 |
| Dinleyicilerin bestecinin etiketlerini doğruladığı klip kümeleri | 30 kümeden 19’u eşleşti, 10’u uyuşmadı, 1’inde net bir uyum yoktu | Plut, Simon Fraser Üniversitesi doktora tezi 2022 |
Hedeflenen bir duyguya göre yazılan klipler bile hedefi ıskaladı: 30 kümenin 10’unda sonuç tersine döndü. Bu tür etiketlerle eğitilen üretken sistemler bu uyuşmazlığı devralıyor.
Mevcut en yeni veri: Ferreira ve ark., AIIDE 2022. Oyun müziği için bu büyüklükte 2025 ya da 2026 tarihli bir dinleyici çalışması bulamadık.
3. Sistem Ölçümleri: Hız, Kararlılık ve Davranış
Yalnızca sesle oynayan bir oyun ajanının kazanma oranı, arka plan müziği oyuncunun canını ve mesafeyi izlediğinde 0,52’den 0,94’e çıktı. O IEEE CoG çalışmasında hiçbir insan oynamadı ve çalışma, ayrıştırılmış enstrüman grupları üzerinde basit ses düzeyi kuralları kullanıyor. Yine de yararlı bir noktayı gösteriyor: uyarlanabilir müzik yalnızca ruh halini değil, oyun durumunu da taşıyabilir. Ritim oyunları bu fikri en ileri götürüyor, ancak ritim oyunu müzik lisanslama istatistiklerimizin gösterdiği gibi parçaları üretilmiş değil, lisanslı.
Hız düzensiz. Bir klip modeli bir test makinesinde gerçek zamanı geçerken, ağır bir dönüştürücü (transformer) hattı hâlâ çevrimdışı çalıştı. İstem kararlılığı ise daha yeni bir kaygı: Wu ve Si (IVA 2026), küçük istem değişikliklerinin ani müzikal sıçramalara yol açıp açmadığını test etti; bu, oyun sırasında istemleri değiştiren bir skoru bozardı.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| 8 saniyelik bir MusicGen klibini üretme süresi (Threadripper 2950X CPU, RTX 2080 GPU) | 4 saniyeden kısa | Marrinan ve ark., arXiv ön baskısı 2024 |
| Uyarlanabilir bir müzik sisteminin oyun durumu mesajlarının güncelleme döngüsü | Her 30 ms; ajanlar bir seferde iki ölçü (müzik barı) yazıyor | Hutchings ve McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| Tek bir üretken uyarlanabilir skordan elde edilen benzersiz düzenleme sayısı | Neredeyse 14 trilyon; MMM modeli gerçek zaman için çok ağır olduğundan çevrimdışı üretildi | Plut, Simon Fraser Üniversitesi doktora tezi 2022 |
| Küçük bir istem değişikliğinden sonra ses benzerliği, MusicGen-large, CLAP kosinüs benzerliği (1,0 = özdeş) | Bir sözcük değiştirildiğinde 0,7666, yoğunluk kaydırmasıyla 0,8202 (tüm koşullarda 75 istem grubu, 6 tohum) | Wu ve Si, IVA 2026 |
| Kazanma oranı, FFT ses kodlayıcılı yalnızca sesle oynayan ajan, orijinal ve uyarlanabilir müzik | 0,52 ve 0,94; ortalama can puanı farkı 27,03 ve 136,14 (koşul başına 90 raund) | Khan ve ark., IEEE CoG 2023 |
| Kazanma oranı, mel-spektrogram kodlayıcılı yalnızca sesle oynayan ajan, orijinal ve uyarlanabilir müzik | 0,56 ve 0,68 (koşul başına 90 raund) | Khan ve ark., IEEE CoG 2023 |
| 32 saatlik sinematik referans kümesine Frechet Audio Distance, masaüstü rol yapma oyunu kampanyası, düşük olan daha yakın | En iyi üreteç 3,00, orijinal insan müziği 9,66 | Marra ve Ferreira, LAMIR çalıştayı (arXiv 2024) |
| Hikâyeye uyum: orijinal arka plan müziğinden sapma (KLD), düşük olan daha yakın | Duygu istemli sürüm 3,34 ± 1,89, taban çizgisi 4,84 ± 2,98 | Marra ve Ferreira, LAMIR çalıştayı (arXiv 2024) |
Frechet satırı dikkat gerektiriyor. Daha düşük mesafe, sesin istatistiksel olarak sinematik bir referans kümesine daha yakın olduğu anlamına gelir; insan müziğinden daha iyi müzik anlamına gelmez. Babel Bardo makalesi, 2 kampanya genelinde otomatik metrikler kullandı, insan tercihi testi yapmadı ve dinleyici çalışmalarını gelecekteki iş olarak görüyor.
4. Eğitim Verisi: Eski Ses Çipleri Üzerine Kurulu Derlemler
NES Music Database, 397 oyundan 5.278 şarkı içeriyor; toplam yaklaşık 46,1 saat. 1980’lerin bir konsolu, oyun müziği araştırmalarında merkezî kalmaya devam ediyor; çünkü şarkıları kompakt, çok enstrümanlı ve sembolik. Bunun nedeni modern bir orkestral skora benzemesi değil. Eğitim verisi ile piyasaya çıkan müzikler arasındaki farkı akılda tutmakta fayda var: lisanslı hazır alternatifler için prodüksiyon müziği kütüphanesi istatistiklerimize bakın.
Değerlendirme alışkanlığı da boyut kadar önemli. NES Video-Music Database de YM2413-MDB taban çizgisi de dinleme testi kullanmadı; nesnel metriklere ve sınıflandırıcılara dayandı. Koşullu üretim, bildirilen beş metriğin hepsinde insan müziğine daha çok yaklaştı, ancak bir tür sınıflandırıcısı üretilen parçaları yine de insan parçalarından daha seyrek tanıdı.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| NES Music Database boyutu | 5.278 şarkı, 397 oyun, 296 besteci | Donahue ve ark., ISMIR 2018 |
| NES Music Database hacmi | 2.325.636 nota, 46,1 saat | Donahue ve ark., ISMIR 2018 |
| NES Video-Music Database boyutu | 389 oyundan 15 saniyelik 98.940 klip, 474 saat video | Cardoso ve ark., FDG 2024 |
| Eşleştirilmiş oynanış kliplerine sahip parçalar, NES Video-Music Database | 5.278 parçanın 4.070’i | Cardoso ve ark., FDG 2024 |
| Ritim deseni benzerliği: videoya koşullu model, koşulsuz model, insan parçaları | 0,821, 0,694, 0,999 (küme başına 140 parça) | Cardoso ve ark., FDG 2024 |
| Üretilen parçalarda ve insan parçalarında tür sınıflandırıcı doğruluğu | %22 ve %34 | Cardoso ve ark., FDG 2024 |
| YM2413-MDB, duygu etiketli 1980’ler FM çipli oyun müziği | 669 dosya, 15,4 saat, 19 duygu etiketi, şarkı başına 2 etiketleyici ve 3 doğrulayıcı | Choi ve ark., ISMIR 2022 |
| Dört bölgeli duygu tanıma doğruluğu, YM2413-MDB | Seste en iyi 0,65 (kısa parçalı ResNet), sembolik müzikte en iyi 0,48 (lojistik regresyon) | Choi ve ark., ISMIR 2022 |
Duygu etiketleri en kıt kaynak olmaya devam ediyor. VGMIDI, 95’i etiketli 823 parçayla başladı; 966 etiketli cümle ve %89,83 ± 3,14 doğrulukta bir duygu sınıflandırıcısı elde etti (Ferreira ve Whitehead, ISMIR 2019). Etiketli kümesi daha sonra 200 parçaya çıktı (Ferreira, Lelis ve Whitehead, AIIDE 2020). Yapı etiketleri daha da az: Luo ve Reiss’in 2026 ön baskısı, 309 yapısal açıklamalı bir oyun sesi veri kümesi oluşturdu ve yapıyı zayıf kavramanın sektörün nöral üreteçleri nadiren kullanmasının bir nedeni olduğunu savundu.
Mevcut en yeni veri: Donahue ve ark. 2018, Ferreira ve Whitehead 2019, Choi ve ark. 2022.
5. Besteciler: İş Korkusunun Önünde Kalite ve Kimlik Var
‘Yapay zekâ özgün, insan kalitesinde müzik üretmiyor’, profesyonel oyun bestecileriyle yapılan bir röportaj çalışmasında 1.199 kodun 191’iyle en büyük alt temaydı. İş güvencesi yalnızca 11 kod aldı. Bu alanı bir iş paniği olarak okuma içgüdüsü, bu 11 bestecinin röportaj süresini gerçekte neye harcadığıyla örtüşmüyor: kalite, yaratıcı kontrol ve sahiplik. Bu, araçların tasarım brifingini yeniden çerçeveliyor ve yapay zekâ müziği telif hakkı iddiaları istatistiklerimizde izlenen hukuki sorularla bağlantılı.
Bunlar, tek bir araştırmacının yansıtıcı tematik analizinden gelen kod sayıları; yani konunun ne kadar gündeme geldiğini ölçüyor, kaç kişinin bir görüşü paylaştığını değil. Bunları bir anket olarak değil, konuşmanın haritası olarak değerlendirin.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Çalışma örneklemi, yayımlanmış en az bir oyunu olan profesyonel oyun besteciler | 11 kişi, yaklaşık 13 saatlik röportaj, 1.199 kod | Worrall ve Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| Yapay zekâ müzik teknolojisine yönelik kaygılarla ilgili kodların payı | %38,87 | Worrall ve Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| Yaratıcı ego ile yapay zekâ çatışmasına ilişkin kodların payı ve yapay zekânın faydalarına ilişkin kodların payı | %29,36 ve %13,09 | Worrall ve Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| ’Müzik yapay zekâsı yaratıcı egoyla çatışıyor’ ve ‘yapay zekâ iş akışına fayda sağlayabilir’ kodları | 133 ve 70 | Worrall ve Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| İş güvencesi kaygıları ile müzikal temsil ve sahiplik kaygıları kodları | 11 ve 83 | Worrall ve Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
6. Alan Bağlamı: Az Sayıda Sistem İncelendi, Temkinli Steam Oyuncuları
Okuyabildiğimiz en kapsamlı akademik sayım, 2022’den, oyunlardan yalnızca 34 üretken müzik sistemini kapsıyor; bunların 19’u bir önceki on yıla ait. Luo ve Reiss’in (AES 2025) daha yeni bir genel bakışı, akademik prototiplerle ticari kullanımın hâlâ birbirinden ayrıştığını söylüyor; çünkü iki taraf yenilik, güvenilirlik ve kaynakları farklı biçimde önceliklendiriyor. Bulduğumuz hiçbir kamuya açık veri kümesi, prosedürel müzik kullanan yayımlanmış oyunları saymıyor; dolayısıyla internetteki bu tür her rakam şüpheyle karşılanmalı.
Oyuncu duyarlılığının en yakın göstergesi Steam’den geliyor ve müzikleri değil, oyunların tamamını kapsıyor. Bu 2026 ön baskısı, prosedürel içerik üretimini, üretken yapay zekâ kullandığını açıklayan oyunlar için bir taban çizgisi olarak kullandı. İncelemeciler üretken yapay zekâyı genellikle geliştiricinin düşük yatırımının işareti olarak okudu; bu, o etiketle pazarlanan her müzik aracı için bir uyarı.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Bir akademik taramada oyunlardan üretken müzik sistemleri | 34 sistem, 19’u taramadan önceki 10 yıldan | Plut, Simon Fraser Üniversitesi doktora tezi 2022 |
| Üretken yapay zekâ kullandığını açıklayan Steam çıkışlarının payı | 2024’te %5,6, 2025’te %10,3 | Bazzaz ve Cooper, arXiv ön baskısı 2026 |
| Öneri oranı, prosedürel içerikli oyunlar ve üretken yapay zekâ oyunları | %86,3 ve %68,4 (5.186 ve 5.970 oyun, 508.192 İngilizce inceleme) | Bazzaz ve Cooper, arXiv ön baskısı 2026 |
| Üretken yapay zekâ oyunları ile prosedürel içerikli oyunlar için lojistik regresyon sonucu | Odds oranı 0,63 (%95 GA [0,62; 0,64], p < 0,001) | Bazzaz ve Cooper, arXiv ön baskısı 2026 |
| Ücretsiz oyunlarda ve ücretli oyunlarda öneri oranı, prosedürel ve üretken yapay zekâ | Ücretsiz %83,1 ve %50,1; ücretli %86,9 ve %78,9 | Bazzaz ve Cooper, arXiv ön baskısı 2026 |
| Üretken yapay zekâ farkındalığı gösteren incelemelerde öneri oranı | %49,5 (%63,7 olumsuz duygu, n = 7.834) | Bazzaz ve Cooper, arXiv ön baskısı 2026 |
Özet: Rakamlarla Prosedürel ve Üretken Oyun Müziği Sistemleri
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Bardo Composer dinleyicileri valans ve uyarılmışlıkta doğru | %34, şansla %25 (116 katılımcı) | Ferreira, Lelis ve Whitehead, AIIDE 2020 |
| Genel kalite, insan ve en iyi üreteç, 1 ile 5 arası ölçek | 4,11 ve 3,94 (199 geçerli yanıt) | Ferreira ve ark., AIIDE 2022 |
| Sürükleyicilik, uyarlanabilir sistem ile orijinal StarCraft II skoru | p = 0,053 (34 oyuncu) | Hutchings ve McCormack, IEEE Transactions on Games 2019 |
| VR okçulukta sabit müzik ve uyarlanabilir üretken müzik | 22 katılımcı, mevcudiyet hissi ve duygusal etki arttı | Wen ve ark., IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2026 |
| Tetris benzeri bir oyunda üretken ve doğrusal müzik | 39 lisans öğrencisi, hipotezler desteklenmedi | Sites ve Potter, Game Studies 2018 |
| Tek bir üretken uyarlanabilir skordan elde edilen benzersiz düzenleme sayısı | Neredeyse 14 trilyon, yalnızca çevrimdışı | Plut, Simon Fraser Üniversitesi doktora tezi 2022 |
| MusicGen 8 saniyelik klip üretme süresi | 4 saniyeden kısa | Marrinan ve ark., arXiv ön baskısı 2024 |
| İstemde yoğunluk kaydırmasından sonra MusicGen-large benzerliği | 0,8202 CLAP kosinüs benzerliği | Wu ve Si, IVA 2026 |
| Yalnızca sesle oynayan ajanın kazanma oranı, orijinal ve uyarlanabilir müzik | 0,52 ve 0,94 | Khan ve ark., IEEE CoG 2023 |
| Frechet Audio Distance, en iyi üreteç ve insan müziği | 3,00 ve 9,66 | Marra ve Ferreira, LAMIR çalıştayı (arXiv 2024) |
| NES Music Database | 5.278 şarkı, 397 oyun, 46,1 saat | Donahue ve ark., ISMIR 2018 |
| NES Video-Music Database | 98.940 klip, 389 oyun | Cardoso ve ark., FDG 2024 |
| YM2413-MDB | 669 dosya, 15,4 saat | Choi ve ark., ISMIR 2022 |
| Besteci kodları: ‘özgün, insan kalitesinde değil’ ve iş güvencesi | 1.199 kodun 191’i ve 11’i | Worrall ve Collins, IEEE Transactions on Games 2023 |
| Steam öneri oranı, prosedürel ve üretken yapay zekâ oyunları | %86,3 ve %68,4 | Bazzaz ve Cooper, arXiv ön baskısı 2026 |
Metodoloji ve Kaynaklar
Her çalışmayı ya da depo sayfasını okuduk ve örneklemleri basıldığı gibi bildiriyoruz. Hiçbir rakam bir SEO blogundan veya liste yazısından gelmiyor.
- Wen ve ark., Tuning Immersion and Performance with Adaptive Generative Music in VR, IEEE TVCG 2026
- Hutchings ve McCormack, Adaptive Music Composition for Games, IEEE Transactions on Games 2019
- Plut, Application and evaluation of affective adaptive generative music for video games, Simon Fraser Üniversitesi 2022
- Ferreira, Lelis ve Whitehead, Computer-Generated Music for Tabletop Role-Playing Games, AIIDE 2020
- Ferreira ve ark., Controlling Perceived Emotion in Symbolic Music Generation with Monte Carlo Tree Search, AIIDE 2022
- Ferreira ve Whitehead, Learning to Generate Music With Sentiment, ISMIR 2019
- Worrall ve Collins, Considerations and Concerns of Professional Game Composers Regarding Artificially Intelligent Music Technology, IEEE Transactions on Games 2023
- Donahue ve ark., The NES Music Database, ISMIR 2018
- Cardoso ve ark., The NES Video-Music Database, FDG 2024
- Choi ve ark., YM2413-MDB, ISMIR 2022
- Khan ve ark., Fighting Game Adaptive Background Music for Improved Gameplay, IEEE CoG 2023’ten güncellenmiş
- Wu ve Si, Evaluating Prompt Robustness in Text-to-Audio Systems, IVA 2026
- Marrinan ve ark., AI audio for user-generated game content, arXiv ön baskısı 2024
- Marra ve Ferreira, Long-Form Text-to-Music Generation with Adaptive Prompts, LAMIR çalıştayı
- Bazzaz ve Cooper, Player Perceptions of Generative AI in Games, arXiv ön baskısı 2026
- Luo ve Reiss, Procedural Music Generation Systems in Games, AES 2025 ve Supervised Learning for Game Music Segmentation, arXiv ön baskısı 2026
- Sites ve Potter, Everything Merges with the Game, Game Studies 2018; örneklem, Tampere Üniversitesi Playlab özetinden alınmıştır
- Adam, Procedural Music Generation and Adaptation Based on Game State, Cal Poly yüksek lisans tezi 2014 ve Yan, Generating Rhythm Game Music with Jukebox, arXiv ön baskısı 2023
- Veri notu: Buradaki örneklemlerin çoğu küçük; dolayısıyla anlamlı olmayan bir sonuç etkinin olmadığının kanıtı değildir. Worrall ve Collins bir yerde 29, başka bir yerde 30 alt tema belirtiyor (tablosu 29 listeliyor) ve AAA besteci sayıları da tutmuyor; bu yüzden ikisini de aktarmıyoruz. Plut’un PreGLAM bölümü girişinde 50, yönteminde 48 katılımcı diyor; biz 48’i kullanıyoruz. Wu ve Si’de, okuduğumuz tam metin tablosu, yeniden ifade etme altında özetin sıralamasının ima ettiğinden daha düşük Stable Audio benzerliği gösteriyor; bu yüzden özetle örtüşen yalnızca MusicGen-large rakamlarını aktarıyoruz. Khan ve ark. hiçbir insan oyuncu kullanmadı ve anlamlılık testi bildirmiyor. Steam ön baskısı oyunların tamamını kapsıyor ve hakemli değil; ayrıca medyan oynama süresi bir tablo ile metin arasında farklılaşıyor, bu yüzden o rakamı dışarıda bırakıyoruz. Besteci röportajları 2023’e, sistem sayımı 2022’ye ait; ikisinin de bir halefi gerekiyor. İnternette dolaşan, sağlayıcı tarafından yürütülen uyarlanabilir müzik anketleri birincil bir belgeye kadar izlenemedi ve çıkarıldı. Ticari benimseme sayıları doğrulayabileceğimiz bir biçimde mevcut değildi.
Son güncelleme: 31 Ekim 2026. Bu derlemeyi üç ayda bir güncelliyoruz ve bir sonraki yenilemenin AIIDE 2026 ve ISMIR 2026 bildirileri yayımlandığında yapılması bekleniyor.