用于符号音乐生成的离散扩散概率模型
声音
2023-05-17 v1 人工智能
音频与语音处理
摘要
去噪扩散概率模型（DDPMs）在离散与连续域中生成高质量样本方面均取得了重大进展。然而，离散 DDPMs（D3PMs）尚未应用于符号音乐领域。本工作提出了使用 D3PMs 直接生成复调符号音乐。根据当前的定量评价指标，我们的模型展现出最先进的样本质量，并支持在音符级别进行灵活的填充生成。我们进一步表明，我们的模型可接受事后分类器引导，拓宽了可能的应用范围。不过，我们也以批判的视角审视通过统计指标对音乐样本质量进行的定量评价，并给出了一种能用完全虚假、非音乐的样本混淆这些指标的简单算法。
引用
@article{arxiv.2305.09489,
title = {Discrete Diffusion Probabilistic Models for Symbolic Music Generation},
author = {Matthias Plasser and Silvan Peter and Gerhard Widmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.09489},
year = {2023}
}
备注
In Proceedings of the 32nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-23), Macau, China