一种基于深度学习 Transformer 模型的游戏自适应音乐生成架构
声音
2022-09-13 v2 机器学习
多媒体
音频与语音处理
摘要
本文提出一种基于 Transformer 深度学习模型为视频游戏生成音乐的架构。我们的动机是能够根据玩家的喜好定制生成，玩家可选择对应其偏好音乐风格的训练样本语料库。系统遵循当前作曲者为视频游戏音乐设计所采用的标准分层策略生成各种音乐层。为使生成的音乐适配游戏玩法与玩家情境，我们使用情绪的唤醒—效价模型来控制音乐层的选择。我们讨论了当前的局限性与未来展望，例如音乐组件的协作与交互式控制。
引用
@article{arxiv.2207.01698,
title = {An adaptive music generation architecture for games based on the deep learning Transformer mode},
author = {Gustavo Amaral Costa dos Santos and Augusto Baffa and Jean-Pierre Briot and Bruno Feijó and Antonio Luz Furtado},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01698},
year = {2022}
}