结合歌曲结构图分析的组合音乐生成模型

在这项工作中，我们提出了一种带有歌曲结构图分析网络的符号音乐生成模型。我们构建了一个图，使用音符序列和乐器等信息作为节点特征，而音符序列之间的相关性作为边特征。我们训练了一个图神经网络来获取图中的节点表示，然后使用节点表示作为Unet的输入来生成CONLON钢琴卷帘图像潜变量。我们的实验结果表明，所提出的模型能够生成完整的音乐形式。我们的方法为符号音乐生成提供了一种有前景的创新方法，并在音乐信息检索的各个领域具有潜在应用，包括音乐创作、音乐分类和音乐修复系统。