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

本文展示了使用通用 encoder-decoder Transformer 和标准解码方法可实现与专业领域特定设计模型同等效果的自动音乐转录方法，从而取消了任务特定架构的需求，简化了转录，为集中精力于数据集创建和标注而非模型设计提供了可能性。

Jul, 2021

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

本文提出一种新的图到树神经网络模型 (Graph2Tree)，该模型包含一个图编码器和一个分层树解码器，能够对图结构的输入进行编码和树结构的输出进行解码，用于解决神经语义解析和数学问题求解，实验证明该模型在这些任务上表现优异。

Apr, 2020

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

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

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

本文提出了基于组成层次结构实现完整音乐作品建模的方法，通过定义一种分层语言对流行歌曲的符号化表示进行建模。通过级联扩散模型训练了分层语言模型，实验证明该模型能够生成具有可识别的全局歌词 - 副歌结构和协调音的完整音乐作品，且音乐质量高于基准模型。此外，还展示了该模型具有灵活的可控性，用户可以通过从可解释的分层语言中采样或调整预训练的外部表示来控制音乐的流动。

May, 2024

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。

Nov, 2018

应用深度学习技术对符号音乐进行理解的第一步是将音乐作品（主要是 MIDI 格式）转换为预定义令牌的序列，如音符音高、音符速度和和弦。然后，将这些序列输入神经序列模型以完成特定任务。在本文中，我们提出了一种新的方法 ——NG-Midiformer，用于理解符号音乐序列，该方法利用了 N-gram 方法。我们的方法首先使用我们提出的无监督复合法将音乐作品处理成类似单词的序列，然后使用我们的 N-gram Transformer 编码器，该编码器能够有效地融合 N-gram 信息，以增强用于更好理解音乐序列的主要编码器部分。大规模音乐数据集上的预训练过程使模型能够深入学习包含在音乐序列中的 N-gram 信息，并在微调阶段应用此信息进行推理。实验证明了我们方法的有效性，并在一系列音乐理解下游任务中实现了最先进的性能。

Dec, 2023