基于变分自编码器的情感引导音乐伴奏生成
声音
2023-07-11 v1 多媒体
音频与语音处理
摘要
音乐伴奏生成是作曲过程中的关键方面。深度神经网络在该领域已取得重大进展，但 AI 如何有效融入人类情感以创作优美伴奏仍具挑战。现有模型在作曲时难以在神经网络模型中有效刻画人类情感。为解决此问题，我们提出使用一种易于表示的情感流模型，即效价/唤醒曲线（Valence/Arousal Curve），其通过数据变换实现情感信息在模型内的兼容，并利用变分自编码器作为模型结构增强情感因素的可解释性。此外，我们使用相对自注意力在乐句层面保持音乐结构，并结合音乐理论规则生成更丰富的伴奏。
引用
@article{arxiv.2307.04015,
title = {Emotion-Guided Music Accompaniment Generation Based on Variational Autoencoder},
author = {Qi Wang and Shubing Zhang and Li Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.04015},
year = {2023}
}
备注
Accepted By International Joint Conference on Neural Networks 2023(IJCNN2023)