从人工神经网络到深度学习用于音乐生成——历史、概念与趋势

当前深度学习的浪潮（人工神经网络的极度增强回归）不仅应用于传统的统计机器学习任务：预测与分类（例如天气预报与模式识别），而且已经征服了其他领域，如翻译。一个日益增长的应用领域是创造性内容的生成，尤其是音乐这一本文主题。其动机在于利用现代深度学习技术的能力，从任意音乐语料库中自动学习音乐风格，并据此从估计分布中生成音乐样本，且对生成过程具有一定程度的控制。本文提供了一份基于深度学习技术的音乐生成教程。在以近期实例简要介绍该主题后，论文分析了 1980 年代末使用人工神经网络进行音乐生成的一些早期工作，以及它们的开创性贡献如何预示了当前技术。随后，我们引入一些概念框架以分析所涉及的各种概念与维度。介绍并分析了若干近期系统的例子，以阐明关注点与技术手法的多样性。