MMAug, 2020

PopMAG: 流行音乐伴奏生成

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TL;DR本文提出了一种新的多音轨 MIDI 表示（MuMIDI），并引入了额外的长期上下文作为记忆以捕捉音乐中的长期依赖性，通过在多个数据集上进行主观和客观指标的比较，证明了其在流行音乐伴奏生成和长期上下文建模方面的有效性。
pop musicmulti-track generationdependency modelinglong-term context modelingaccompaniment generation
发现论文，激发创造
  • MuseGAN: 多轨序列生成对抗网络用于符号音乐生成和伴奏

    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

  • POP909：一個用於音樂編曲生成的流行歌曲數據集

    本文提出了一个名为 POP909 的数据集，其中包含了自动音乐生成中音乐编排生成的多个版本，该数据集使用 MIDI 格式包含了 909 首流行歌曲的人声旋律、主导部分旋律和钢琴伴奏，并提供了关于速度、节拍、键和和弦等的注释信息。使用标准的深度音乐生成算法进行了几项基线实验。

    Aug, 2020

  • AccoMontage-3：通过连续风格转换和多轨功能先验的全频伴奏编排

    我们提出了 AccoMontage-3，一种能够根据主旋律和和弦（即乐谱）生成多轨全乐队伴奏的符号音乐自动化系统。该系统由三个模块组成，分别模拟全乐队作曲的三个重要方面：钢琴编曲、全乐队编曲和编曲风格建模。实验证明，我们的系统明显优于基准模型，并且模块化设计以音乐上有意义的方式提供了有效的控制。

    Oct, 2023

  • 音乐中主导与伴奏分离概述

    本文对基于模型和数据的方法分别从主唱和伴奏的分离对音乐的分离技术和评价方法以及基于深度学习算法的各种研究进行了全面的介绍和总结。

    Apr, 2018

  • A-Muze-Net：基于生成的旋律编排和声进行音乐生成

    本文提出了一种基于神经网络的方法，用于生成钢琴音乐的 Midi 文件。该方法使用两个网络分别生成左右手的音符，其中左手取决于右手。Midi 文件以一种对音乐音阶不变的方式呈现，旨在通过将每个小节视为和弦的内容来表示旋律，从而调节和弦。最后，根据这个和弦表示，随机添加音符，以丰富生成的音频。实验表明，该方法在训练过程中比现有技术取得了显著的改进，并展示了每个新颖组件的贡献。

    Nov, 2021

  • 多轨音乐变换器

    提出了一种新型的多轨音乐表示方式，可以同时包含多种不同类型的乐器，并实现了基于音乐自注意力的实时即兴演奏，该方法在速度和内存占用方面都具有优势。

    Jul, 2022

  • 基于和谐感知学习的结构增强流行音乐生成

    本文提出了一种基于和声学习的结构增强流行音乐生成方法，并设计了和声感知的分层音乐变形器 (HAT)，可以在多层级音乐元素中自适应地利用结构，从而提高生成的流行音乐的质量。实验结果表明，与现有方法相比，HAT 可以更好地理解结构，尤其是在形式和质地方面可以提高生成音乐的质量。

    Sep, 2021

  • 文本转歌曲：融合人声和伴奏的可控音乐生成

    本研究提出了一个称为文本到歌曲合成的新任务，结合了歌声和伴奏生成。我们开发了一种名为 Melodist 的两阶段文本到歌曲方法，它包括了歌声合成和声乐到伴奏合成。Melodist 利用三塔对比预训练来学习更有效的文本表示，用于可控的声乐到伴奏合成。我们构建了一个从音乐网站挖掘的中文歌曲数据集，以解决数据稀缺问题。我们数据集的评估结果表明，Melodist 能够合成具有可比质量和风格一致性的歌曲。音频样本可以在此 https 网址中找到。

    Apr, 2024

  • 快速非自回归声乐伴奏生成

    开发了一种快速的歌唱伴奏生成方法，通过扩散和 Mel 频谱建模，大大简化了基于标记的歌曲生成框架，并加速了生成速度。

    May, 2024

  • 流行音乐变压器：基于节拍的建模和生成富有表现力的流行钢琴作品

    本文提出将乐谱数据表示成具有韵律结构的形式，通过开发更好的数据输入方式，我们建立了一个节奏更流畅的 Pop 钢琴音乐生成模型 - Pop Music Transformer。

    Feb, 2020