本文提出了三个基于生成对抗网络的符号化多轨音乐生成模型，并通过客观和主观的评估方法证明了这些模型的有效性。此外，该文还介绍了一些评估生成结果的标准，并通过与人类协作音乐生成的实验进行探讨。

Sep, 2017

本文介绍了一种通过神经网络匹配短音频片段与乐谱中对应像素位置的方法。实验结果表明，使用深度学习技术处理音乐乐谱具有可行性且是一个有前途的研究方向。

Dec, 2016

本研究尝试使用深度神经网络建立生成模型，以生成既有和声和旋律，并且足以通过人类作曲的音乐，并利用端到端学习和生成的方法。

Jun, 2016

设计了一种跨模态循环网络，通过学习联合嵌入，能够总结相应音频和乐谱的更长的段落，解决了强对齐数据和音频与乐谱节奏差异导致的局部和全局差异问题，并在实验中验证了该方法在所有可能的配置中进行更准确的检索。

Sep, 2023

本文提出了一种基于序列到序列框架，利用神经编码器和分层解码器，结合自然语言和旋律创作音乐曲调及准确标定的模型，并在 18,451 首流行歌曲中的歌词 - 旋律匹配对上进行了实验，论文通过人工评估证明了模型生成的旋律比基线模型更优秀。

Sep, 2018

提出了一个深度卷积模型，学习了乐谱和音频之间的符号表示之间的得分与音频之间的映射，通过用户研究发现，该模型在自然度和情感表现方面的平均意见分数高于 WaveNet 模型和两个商业声音库。

Nov, 2018

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

音乐综合，机器学习模型，MeLFusion，视觉信息，和 IMSM 对生成的音乐质量产生显著的影响。

Jun, 2024

提出了一种符号音乐生成模型，使用了歌曲结构图分析网络构建了一个图，利用音符序列和乐器等信息作为节点特征，音符序列之间的相关性作为边特征。通过训练图神经网络来获取图中节点的表示，然后将节点表示作为 Unet 的输入生成 CONLON 钢琴滚动图像潜变量。实验结果表明，该模型可以生成全面形式的音乐，为符号音乐生成提供了一种有前景且创新的方法，并在音乐信息检索的各个领域，包括音乐创作、音乐分类和音乐修复系统中具有潜在的应用价值。

Dec, 2023

该研究使用神经网络跨模态嵌入空间解决音频和乐谱图像之间的匹配问题，并在五个不同作曲家的古典钢琴音乐上进行实验，展示出多模态神经网络处理乐谱和音频的成果。

Jul, 2017