Choir Transformer：基于相对注意力生成复调音乐
音频与语音处理
2023-08-08 v1 人工智能
声音
摘要
由于旋律与和声生成之间的正确性问题，复调音乐生成仍是一个具有挑战性的方向。以往多数研究使用基于RNN的模型。然而，基于RNN的模型难以建立长距离音符之间的关系。本文提出一种名为Choir Transformer[ https://github.com/Zjy0401/choir-transformer]的复调音乐生成神经网络，采用相对位置注意力以更好地建模音乐结构。我们还提出了一种适用于复调音乐生成的音乐表示。Choir Transformer的性能超越了先前最先进精度4.06%。我们还度量了复调音乐的和声指标。实验表明和声指标接近于巴赫的音乐。在实际应用中，生成的旋律和节奏可根据指定输入进行调整，并支持民乐或流行乐等不同风格的音乐。
引用
@article{arxiv.2308.02531,
title = {Choir Transformer: Generating Polyphonic Music with Relative Attention on Transformer},
author = {Jiuyang Zhou and Hong Zhu and Xingping Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.02531},
year = {2023}
}