GANkyoku：用于尺八音乐生成的生成对抗网络
声音
2019-11-25 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
使用神经网络生成符号音乐的一种常见方法是对自回归模型进行重复采样，直到获得完整的输出序列。虽然这类方法在生成较短音乐序列方面已显示出一定前景，但通常无法推广到最终目标序列显著更长的情况，例如整首乐曲。在本工作中，我们提出一种在对抗过程中训练的网络，以符号记谱的形式生成完整的独奏尺八乐曲。这些乐曲旨在明确指代传统尺八音乐，保持惯用性与关键审美特质，同时加入新颖特征，最终为当代尺八曲目增添有价值的作品。我们还分两步解决了一个关键的子问题，即缺乏现成的相关训练数据：首先，我们引入用于符号传统尺八音乐的 PH_Shaku 数据集；其次，我们在先前利用生成对抗网络中条件化的工作基础上，提出一种数据增强技术。
引用
@article{arxiv.1911.10119,
title = {GANkyoku: a Generative Adversarial Network for Shakuhachi Music},
author = {Omar Peracha and Shawn Head},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.10119},
year = {2019}
}
备注
Proceedings of the 2019 International Computer Music Conference, ICMC