一种基于机器学习的 MIDI 转吉他选项卡转换方法

吉他选项卡转谱 consisted in deducing the string and the fret number on which each note should be played to reproduce the actual musical part。这种分配应导致整个曲目中可玩的弦-品位组合，并且一般要保持连续组合之间的简洁运动。在吉他演奏的历史中，已developed across different musical styles 以促进常见的习惯性音高组合和它们之间的运动。本文提出了一种将吉他选项卡符号分配给给定的基于 MIDI 的音乐部分（可能包含多个多音轨）的方法，即不涉及吉他-习惯性表达特征的信息（例如bend 等）。当前策略基于机器学习，需要关于手指在指板上可伸展性的基本假设；仅检查标准 6 弦吉他调音。该提议的方法还检查了本不应该演奏或可能不可能由吉他演奏的音乐片段的转谱（例如可能是交响乐部分），采用一种粗略的方法来增强音乐信息并使用人工数据进行训练/测试。结果呈现了关于该系统在训练于初始和增强数据集时的可实现性的有趣方面，表明使用增强数据进行训练即使在简单的情况下（例如单音轨）也能改善性能。结果还指出了弱点并导引有用的结论关于可能的改进。