Aug, 2022

创作的再创作：歌词转旋律生成的新范式

PDF
TL;DR本研究介绍了一种新的歌词旋律生成范例，即 Re-creation of Creations (ROC)，该范例通过将大量由神经旋律语言模型生成的音乐片段分阶段储存在数据库中，再根据作曲指南和旋律语言模型的重要性评分，检索音乐片段以从歌词和和弦中重新创作旋律，实现好的歌词旋律特征对齐。
lyric-to-melody generationneural generation modelsalignmentre-creation of creations (roc)music fragments
发现论文，激发创造
  • 无监督旋律 - 歌词生成

    本研究提出一种层次化歌词生成框架，通过将已知旋律编码为解码约束并获得歌曲大纲和完整歌词的生成，实现未经过任何对齐的歌曲和歌词数据即可生成高质量歌词，并通过歌曲大纲实现内容控制。实验结果表明，本模型相对于 SongMASS 等强基线模型，基于人类评分获得了 24% 的整体质量改善。

    May, 2023

  • 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

  • 可控歌词旋律生成

    我们提出了一种可控的歌词到旋律生成网络，能够以用户期望的音乐风格从歌词中生成逼真的旋律，通过验证各项指标，初始控制生成的旋律的研究表明具有更好的生成质量和与用户的互动性。

    Jun, 2023

  • 无监督的旋律引导歌词生成

    本文提出了一种基于分层框架和旋律 - 歌词对齐的歌词生成模型，能够在没有旋律 - 歌词对齐数据的情况下，通过对内容进行控制生成更可唱、更易懂、更连贯和有韵律的高质量歌词。

    May, 2023

  • 基于音节结构和上下文的汉语歌词条件生成

    介绍了一种用于生成汉语歌词的模型，该模型基于原始旋律并考虑了汉语音节结构及语义。通过使用多通道序列到序列模型，同时考虑词组结构和语义，其中一个用于编码音节结构，另一个用于语义编码。使用大规模的汉语歌词语料库进行模型训练，并通过自动和人工评估验证了模型的有效性。是目前关于考虑音乐和语言的双重视角的汉语歌词生成较少的报告之一。

    Jun, 2019

  • LOAF-M2L: 歌词生成器的歌词和格式化的联合学习

    本文提出一种新的方法 LOAF-M2L 来生成旋律与歌词之间兼容的歌词，并引入音乐学研究中的信息来帮助模型学习旋律的细粒度格式要求，在主观评估中相对于现有最先进的旋律到歌词生成模型显示出 63.92％和 74.18％的相对改进。

    Jul, 2023

  • LyricJam Sonic: 实时创作与音乐即兴表演的生成系统

    本论文介绍了一种名为 LyricJam Sonic 的创新型音乐创作工具，采用双模式人工智能驱动方法，具可自主或现场演出的功能，能够帮助电子音乐家重新发掘他们以前的录音，并在实时中创作新的音乐作品。

    Oct, 2022

  • 基于 SeqGAN 的旋律条件歌词生成

    本文提出了一种基于序列生成对抗网络（SeqGAN）的端到端旋律条件歌词生成系统，可以根据输入的旋律生成一行歌词，并对生成的主题或总体主题进行了探究，并证明输入条件不会对评估度量产生负面影响，同时可以产生更有意义的结果。

    Oct, 2020

  • 结合学习的歌词结构和词汇以提高歌词生成

    本文提出一种机制，将两个分别训练的语言模型结合起来，旨在生成符合期望歌曲结构的输出，同时提供丰富的词汇量，从而提高其创造力。

    Nov, 2018

  • 在 BLOOM 中：人工创作歌词和艺术中的创造力和亲和力

    本研究利用大型多语言语言模型（BLOOM-176B）生成中文歌词，并使用人工评审员对结果进行了连贯性和创造性的评估，发现现有计算度量方法（MAUVE）在评估创造性写作方面存在局限性。本文通过使用中文稳定扩散模型产生高质量歌词指导的唱片封面设计，为寻找灵感的艺术家提供了一种创意方法，并介绍了 MojimLyrics 数据集，该数据集是一个用于未来研究的中文热门歌曲歌词数据集。

    Jan, 2023