本文提出了基于具有偏置校正的正弦编码的基础音乐嵌入（FME）进行符号音乐嵌入的方法，在此基础上，使用相对 - 索引、音高和起始时间等嵌入提出了一种基于相对的关注机制（RIPO attention）进行符号音乐建模；实验结果表明，使用 RIPO Transformer 进行音乐生成，可以消除音乐生成中存在的 Degeneration 现象，并且生成的音乐在主观和客观评估中优于基于最新 Transformer 的音乐生成模型。

Dec, 2022

DeepRapper 是一种基于 Transformer 的说唱生成系统，可以模拟说唱的韵律和节奏，通过逆向生成具备韵律表现形式的歌词，并在其中插入特殊符号以表现节奏，在宏观和微观层面上评估显示 DeepRapper 生成的歌曲质量高且具有创造性。

Jul, 2021

本文探究了诸如 Word2Vec 和 GloVe 等词嵌入系统在捕捉单词韵律相似性方面的实用性。结果显示，这些嵌入分配给押韵单词的向量更相似。同时也揭示了相比于 Word2Vec，GloVe 在这方面表现相对更好。文章还提出了一种首次量化单词韵律相似性的度量标准。

Apr, 2022

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

该论文提出了一种基于语音节奏的说话者嵌入方法，用于使用目标说话者的少量话语对音素持续时间进行建模。

Feb, 2024

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

该论文提出了一种新型 Transformer 解码器架构，其用于不同的前馈头来模拟不同类型的 tokens，以及一种扩展 - 压缩技巧将邻近的 tokens 分组成复合单词的序列，表现出比现有模型更快和同等质量的学习能力.

Jan, 2021

使用五个嵌入模型和他们的相似性结构，我们研究了表达钢琴演奏特点的领域中的语义嵌入的不确定性，并评估了上下文提示、减少中心性、跨模态相似度和 k-means 聚类的效果。结果显示，针对这一任务的嵌入模型质量存在很大的变异性；更一般的模型表现优于领域适应模型，并且最佳模型配置达到与人类级别的一致性。

Dec, 2023

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

研究利用基于分布估计器的递归神经网络的概率模型来建模多声部音乐的问题，可以提高多声部转录的准确性。

Jun, 2012