基于人在回路贝叶斯优化的生成式旋律作曲
声音
2020-10-08 v1 人机交互
音频与语音处理
摘要
深度生成模型甚至允许新手作曲家通过采样潜向量来生成各种旋律。然而，由于潜空间不直观且为高维，找到期望的旋律具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个支持基于人在回路贝叶斯优化（BO）的生成式旋律作曲的交互系统。该系统采取混合主动的方法；系统生成待评估的候选旋律，用户评估它们并向系统提供偏好反馈（即在候选中挑选最佳旋律）。该过程基于 BO 技术迭代执行，直到用户找到期望的旋律。我们使用原型系统进行了初步研究，表明了该方法的潜力。
引用
@article{arxiv.2010.03190,
title = {Generative Melody Composition with Human-in-the-Loop Bayesian Optimization},
author = {Yijun Zhou and Yuki Koyama and Masataka Goto and Takeo Igarashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.03190},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 2 figures, Proceedings of the 2020 Joint Conference on AI Music Creativity (CSMC-MuMe 2020)