音乐元创作中的挑战
本文对智能音乐生成技术进行了综合调查和分析，提出了关键讨论，明确了各自的特点，并通过表格进行了总结。我们首先介绍了如何将音乐作为信息流进行编码和相关数据集，然后比较了不同类型的生成算法，总结了它们的优点和缺点，并讨论了现有的评估方法。最后，研究了人工智能在音乐创作方面的发展，特别是比较了东西方音乐生成技术的不同特点并分析了该领域的发展前景。
Nov, 2022
本研究探讨了进化生成算法在音乐制作中的应用，以保护和增强人类创造力。通过将人类反馈融入差分进化算法，我们创作了六首歌曲，这些歌曲被提交给国际唱片公司，都收到了合同的邀约。除了测试这些方法的商业可行性之外，本文还考察了使用传统机器学习方法与进化算法进行内容生成的长期影响。当前的生成技术继续扩大规模，计算机生成内容超过人类创造的潜力逐渐增大，这种趋势带来了风险，即耗尽人类创建的训练数据库，可能导致生成机器学习模型越来越依赖于其随机输入函数用于生成新内容。与无目标随机函数引导的内容生成未来相比，我们的方法允许个性化的创造性探索，确保计算机辅助内容生成方法始终以人为中心并具有文化相关性。
Jun, 2024
通过整合多个 RNN 模型，本研究提出了一个系统，旨在协同人类进行音乐创作，使创作过程更具多样性，通过根据反馈动态调整用户创意意图，系统增强了生成符合用户偏好和创意需求的旋律的能力，通过对具有不同背景的作曲家的实验验证了系统的有效性，进一步完善了音乐创作的可能性，突显了作曲家与人工智能的互动在使音乐创作更加个性化和易于接触方面的重要性，这个系统代表了将人工智能整合到创作过程中的一步，提供了一个新的音乐创作支持和协同艺术探索的工具。
Mar, 2024
本文综述算法作曲的研究进展，介绍了在人工智能领域中与符号规则系统、神经网络、演化算法等相关的计算技术，旨在为人工智能研究人员提供全面的领域视角。
Feb, 2014
近年来，机器学习，特别是生成对抗神经网络（GANs）和基于注意力的神经网络（transformers），已成功用于作曲和生成音乐，包括旋律和多声部作品。然而，现有研究主要集中在风格复制和转换的问题上，并未涉及到人机共同创作和评估。本文综述了音乐表征、特征分析、启发式算法、统计和参数建模，人类和自动化评估措施，并讨论了哪种方法和模型最适合于实时互动。
Feb, 2024
本研究概述了当前流行的各种利用深度学习算法进行不同音乐生成层次的生成音乐任务，并总结了适用于各种任务的数据集、音乐表示、评估方法以及挑战，同时指出了几个未来的研究方向。
Nov, 2020
本文介绍和分析运用人工神经网络生成音乐的不同方法，提出五个维度分析框架，包括目标、表示法、体系结构、挑战和策略，通过比较分析不同模型和技术，提出了一种新的多维分类法，并举例说明了目标、表示法、体系结构、挑战和策略的各种选择。
Sep, 2017