BachProp：学习以多种风格创作音乐
声音
2018-02-21 v2 音频与语音处理
摘要
随着深度学习的进步，音乐创作算法性能不断提升。然而，大多数成功模型是为特定音乐结构设计的。在此，我们提出 BachProp，一种在给定充足训练数据时可生成任意风格乐谱的算法作曲器。为使 BachProp 适应广泛的音乐风格，我们提出一种新颖的归一化音乐表示，并训练深度网络预测给定音乐语料的音符转移概率。本文将 BachProp 采样得到的新乐谱通过众包与原始语料进行比较。该评估表明，由 BachProp 生成的乐谱并不比算法所基于的原始音乐语料更不受偏好。
引用
@article{arxiv.1802.05162,
title = {BachProp: Learning to Compose Music in Multiple Styles},
author = {Florian Colombo and Wulfram Gerstner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.05162},
year = {2018}
}
备注
Preliminary work. Under review by the 2018 International Conference on Machine Learning (ICML)