FIGARO：生成具有细粒度艺术控制的符号音乐
声音
2024-02-23 v4 机器学习
音频与语音处理
机器学习
摘要
使用深度神经网络生成音乐近年来一直是活跃的研究领域。虽然生成样本的质量在稳步提升，但大多数方法即便能控制所生成序列，也仅能施加极小的控制。我们提出了自监督的描述到序列任务，该任务允许在全局层面进行细粒度可控生成。为此，我们提取关于目标序列的高层特征，并在序列到序列建模设定中学习给定相应高层描述的序列条件分布。我们通过将描述到序列建模应用于符号音乐来训练 FIGARO（基于注意力的细粒度音乐生成与鲁棒控制）。通过将学习到的高层特征与作为强归纳偏置的领域知识相结合，该模型在可控符号音乐生成中取得了 state-of-the-art 结果，并很好地泛化到训练分布之外。
引用
@article{arxiv.2201.10936,
title = {FIGARO: Generating Symbolic Music with Fine-Grained Artistic Control},
author = {Dimitri von Rütte and Luca Biggio and Yannic Kilcher and Thomas Hofmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.10936},
year = {2024}
}
备注
Published in ICLR 2023