用于音乐生成的深度片段哈希学习
机器学习
2018-06-01 v1 多媒体
机器学习
摘要
得益于重新定义人工智能格局的深度学习革命，过去十年中音乐生成研究日益流行。本文中，受音乐片段拼接方法与哈希学习算法启发，我们提出一种新颖的音乐生成方法。给定一段音乐片段，我们使用深度循环神经网络与基于排序的哈希学习为该片段分配一个前向哈希码，以检索具有匹配后向哈希码的候选片段用于续接。所提方法因而称为深度片段哈希学习（DSHL）。据我们所知，DSHL 是首个用于音乐生成的端到端片段哈希学习方法，也是首个使用音乐片段进行成对训练的方法。我们证明该方法能够生成既原创又悦耳的音乐，且 DSHL 为音乐生成研究提供了一个有前景的新方向。
引用
@article{arxiv.1805.12176,
title = {Deep Segment Hash Learning for Music Generation},
author = {Kevin Joslyn and Naifan Zhuang and Kien A. Hua},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.12176},
year = {2018}
}
备注
16 pages, 4 figures