CoCoFormer：一种可控且特征丰富的复调音乐生成方法
声音
2023-11-29 v2 人工智能
音频与语音处理
摘要
本文探讨了复调音乐序列的建模方法。由于 Transformer 模型在音乐生成中的巨大潜力，可控音乐生成正受到越来越多的关注。在复调音乐任务中，当前的可控生成研究集中于控制和弦的生成，但缺乏对合唱音乐织体可控生成的精确调整。本文提出条件合唱 Transformer（Condition Choir Transformer, CoCoFormer），通过细粒度地控制和弦与节奏输入来控制模型的输出。本文中，自监督方法改进了损失函数，并通过条件控制输入与无条件输入训练进行联合训练。为缓解由 teacher forcing 训练导致的生成样本多样性不足问题，本文加入了对抗训练方法。CoCoFormer 通过显式与隐式的和弦及节奏输入增强了模型性能。本文实验证明，CoCoFormer 已达到优于当前模型的较优水平。在指定复调音乐织体的前提下，同一旋律也可通过多种方式生成。
引用
@article{arxiv.2310.09843,
title = {CoCoFormer: A controllable feature-rich polyphonic music generation method},
author = {Jiuyang Zhou and Tengfei Niu and Hong Zhu and Xingping Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09843},
year = {2023}
}