一种通用音乐翻译网络
声音
2018-05-24 v2 人工智能
机器学习
机器学习
摘要
我们提出了一种跨乐器、流派与风格进行音乐翻译的方法。该方法基于多域wavenet自编码器，具有共享编码器与解耦潜空间，并在波形上端到端训练。借助多样化的训练数据集与较大的网络容量，域无关编码器使我们甚至能翻译训练期间未见的音乐域。该方法为无监督方法，不依赖于域间匹配样本或音乐记谱等形式的有监督信息。我们在NSynth及一个由专业音乐家采集的数据集上评估了该方法，取得了令人信服的翻译效果，即便从口哨声翻译亦可行，从而有望使未经训练的人也能创作器乐音乐。
引用
@article{arxiv.1805.07848,
title = {A Universal Music Translation Network},
author = {Noam Mor and Lior Wolf and Adam Polyak and Yaniv Taigman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.07848},
year = {2018}
}