Dec, 2017

用于符号旋律生成的分层循环神经网络

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TL;DR本文介绍了一种分层递归神经网络用于创作旋律的方法，该方法通过多个 LSTM 子网络从粗到细逐层生成小节结构、节奏结构和音符，通过两个人类行为实验证明了这种结构相对于单层 LSTM 和现有的 MIdiNet 和 MusicVAE 模型更适合创作旋律。
发现论文，激发创造
  • 深度神经网络明确结构编码对符号音乐生成的影响

    本研究探讨了在给定和弦进行约束下解决旋律生成问题的方法，并比较了 LSTM（一种 RNN）和 WaveNet（扩张时间 - CNN）两种序列生成模型，结果显示使用扩张卷积层更显式地编码结构可以显著提高性能，而将基础和弦进行全局编码则更有提升效果。

    Nov, 2018

  • 通过分层音乐结构表示实现可控的深度旋律生成

    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

  • 使用 LSTM 生成音乐

    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

  • 来自 PI 的歌曲：用于流行音乐生成的可信音乐网络

    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

  • 2014 年的巴赫：用循环神经网络进行音乐创作

    提出了一种计算机音乐作曲框架，利用鲁棒传播 (RProp) 和 长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络，成功展示 LSTM 网络适当学习音乐的结构和特征，同时显示利用 RProp 预测现有音乐的结果优于 BPTT。

    Dec, 2014

  • 基于文本的 LSTM 网络自动音乐创作

    本文介绍了一种基于文本的 LSTM（长短时记忆）网络的新方法，并讨论了其在自动音乐作曲方面的应用，研究表明采用基于词的 RNNs 对和弦进行学习的效果较好，该系统可用于完全自动的音乐创作或辅助人类通过调节模型的多样性参数来创作音乐。

    Apr, 2016

  • 分层多尺度循环神经网络

    本文提出了一种多尺度递归神经网络，称为分层多尺度递归神经网络，通过使用新的更新机制，在不使用显式边界信息的情况下捕获序列中的潜在分层结构，从而解决递归神经网络中的层次和时间表示问题，并在字符级别语言建模和手写序列建模上进行评估。

    Sep, 2016

  • 从歌词中生成神经元旋律

    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

  • 音乐的深度学习

    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

  • MidiNet：一种用于符号域音乐生成的卷积生成对抗网络

    本文提出一种基于卷积神经网络的生成式对抗网络 MidiNet，用于在符号域中生成旋律，其能够通过先前的和弦序列或前几小节的旋律生成新的旋律，相比 MelodyRNN 模型表现更为出色。

    Mar, 2017