Bach2Bach：使用深度强化学习方法生成音乐
声音
2018-12-05 v1 机器学习
音频与语音处理
机器学习
摘要
一个音乐模型需要具备回忆过去细节的能力，并对音乐结构有清晰、连贯的理解。本文详述了一种深度强化学习架构，可预测并生成符合音乐规则的多声部音乐。所提出的概率模型是一个双轴 LSTM，使用令人联想到卷积核的伪核进行训练。为鼓励探索并对生成音乐施加更强的全局连贯性，采用了深度强化学习方法 DQN。在定量与定性分析中，该方法在创作多声部音乐方面表现良好。
引用
@article{arxiv.1812.01060,
title = {Bach2Bach: Generating Music Using A Deep Reinforcement Learning Approach},
author = {Nikhil Kotecha},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.01060},
year = {2018}
}
备注
42 pages