Nov, 2018

深度神经网络明确结构编码对符号音乐生成的影响

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 用于符号旋律生成的分层循环神经网络

    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。

    Dec, 2017

  • 为结构化自动音乐生成模型调整深度生成原始音频模型

    本文提出了一种将深度学习中的原始音频模型和符号模型相结合的音乐自动生成方法，使用 LSTM 网络学习音乐的旋律结构，再将符号生成作为 WaveNet 原始音频生成器的条件输入，从而生成出有结构且听起来逼真的音乐。

    Jun, 2018

  • 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

  • 符号音乐生成中的结构建模：图案、短语与更多

    模拟音乐结构在生成符号音乐作品的人工智能系统中至关重要但具有挑战性。本文概述了整合连贯结构的技术的演变，从符号方法到基础和转换的深度学习方法，利用计算和数据在各种训练范式中的强大能力。最新阶段，我们评述了一种新兴技术，称为 “子任务分解”，它涉及将音乐生成分解为独立的高级结构规划和内容创作阶段。这些系统通过提取旋律的骨架或结构模板来引导生成过程，从而纳入某种形式的音乐知识或神经符号方法。从审查的三个时期来看，已经取得了在主题和重复方面的进展，但在模拟人类作曲家风格下的扩展音乐作品中细微主题的发展仍然很困难。我们概述了几个关键的未来方向，以实现结合所有考察时期方法的协同效益。

    Mar, 2024

  • 具有歌曲结构图分析的组合音乐生成模型

    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

  • 音乐生成的结构导向位置编码

    利用结构信息的位置编码框架改进深度学习生成音乐的一项研究，通过使用变换器模型，提出了三种不同类型的位置信息编码方法，并通过两个符号音乐生成任务对其进行全面测试，结果表明这些方法能够提升生成音乐作品的旋律和结构的一致性。

    Feb, 2024

  • 使用 WaveNet 自编码器进行音乐音符的神经音频合成

    本研究提出了一种基于 WaveNet 风格自编码器的新型音频模型，进一步介绍了一个规模较大质量较高的音乐数据集 NSynth。使用 NSynth 数据集，我们证明 WaveNet 自编码器比使用频谱自编码器基线的性能有显著提高，同时演示了该模型学习嵌入的能力，实现了在音色上的差值并创造了新类型的逼真和有表现力的声音。

    Apr, 2017

  • 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

  • 基于图的多音轨音乐生成

    该论文在音乐生成的深度学习系统中引入了一种新颖的图表示方法和深度变分自编码器，将音乐的结构和内容分开生成，实现了更具层次结构的人机交互音乐创作方式。

    Jul, 2023

  • Pitchclass2vec: 用和弦嵌入实现的音乐结构划分

    本文介绍一种基于符号和弦标注的新型音乐分割方法，即 pitchclass2vec，使用自然语言处理技术和定制编码将其嵌入到连续的向量表示中。使用 LSTM 神经网络的算法，在音乐领域优于基于符号和弦注释的最新技术。

    Mar, 2023