本文介绍和分析运用人工神经网络生成音乐的不同方法，提出五个维度分析框架，包括目标、表示法、体系结构、挑战和策略，通过比较分析不同模型和技术，提出了一种新的多维分类法，并举例说明了目标、表示法、体系结构、挑战和策略的各种选择。

Sep, 2017

本文介绍了基于深度学习技术的音乐生成方法，包括早期使用人工神经网络的作品和最近的系统，使用现代深度学习技术和控制手段生成具有不同音乐风格的音乐。

Apr, 2020

本文引入了 DeepJ 这一端到端的生成模型，能够在特定的作曲家风格混合条件下进行音乐创作；该模型包括学习音乐风格和音乐动力学等多种创新方法，通过人类评价表明该模型在风格迁移方面优于 Biaxial LSTM 方法。

Jan, 2018

本文介绍了一个基于 Deep Learning 的生成模型，可用于自动根据所需情感生成音乐，并且可以用于标记音乐的情感分类，经实验证明，该模型的预测准确率较高。

Mar, 2021

近年来，机器学习，特别是生成对抗神经网络（GANs）和基于注意力的神经网络（transformers），已成功用于作曲和生成音乐，包括旋律和多声部作品。然而，现有研究主要集中在风格复制和转换的问题上，并未涉及到人机共同创作和评估。本文综述了音乐表征、特征分析、启发式算法、统计和参数建模，人类和自动化评估措施，并讨论了哪种方法和模型最适合于实时互动。

Feb, 2024

该论文提出了一种泛用的技术，将递归神经网络和深度置信网络相结合，用于建模时间依赖性和序列生成，特别适用于多声部音乐生成任务。

Dec, 2014

使用分层循环神经网络生成流行音乐，并在人类实验研究中表现出与谷歌最近的生成方法相比的效果优势，同时展示了基于该框架的神经舞蹈和卡拉 OK，以及神经故事唱法两种应用。

Nov, 2016

本研究概述了当前流行的各种利用深度学习算法进行不同音乐生成层次的生成音乐任务，并总结了适用于各种任务的数据集、音乐表示、评估方法以及挑战，同时指出了几个未来的研究方向。

Nov, 2020

使用 LSTM 网络在音乐生成中得到了初步的应用，该方法是一种在深度学习中具有广泛应用的序列建模方法。

Mar, 2022

本文介绍了 MusicFrameworks，这是一种基于深度学习的分层音乐结构表示方法；并提出了一种多步骤的生成过程，根据长期重复结构、和弦、旋律轮廓和节奏约束生成完整的旋律。研究结果表明，其中一半的旋律比起 POP909 数据集中由人类作曲家创作的音乐更好或同样好。

Sep, 2021