基于无序 NADE、和弦平衡与分块吉布斯采样的旋律和声化
声音
2021-02-02 v2 多媒体
音频与语音处理
摘要
连贯性与趣味性是对旋律和声化性能进行评价的两个准则，其目标是从符号化旋律生成和弦进行。在本研究中，我们应用无序 NADE（orderless NADE）的概念，将旋律及其部分被掩码的和弦序列作为基于 BiLSTM 的网络输入以学习被掩码的 ground truth，用于训练过程。此外，使用类别权重来补偿训练集中极少出现的一些合理和弦标签。与训练中的随机性一致，在推理阶段使用具有适当掩码/生成循环次数的分块吉布斯采样（blocked Gibbs sampling），以逐步在生成和弦序列的连贯性与趣味性之间进行权衡。实验在一个包含 18,005 个旋律/和弦对的数据集上进行。我们提出的模型在基于和弦/旋律和谐度与和弦进行的六项客观指标中的五项上优于 SOTA 系统 MTHarmonizer。超过 100 名参与者的主观测试结果也显示了我们模型的优越性。
引用
@article{arxiv.2010.13468,
title = {Melody Harmonization Using Orderless NADE, Chord Balancing, and Blocked Gibbs Sampling},
author = {Chung-En Sun and Yi-Wei Chen and Hung-Shin Lee and Yen-Hsing Chen and Hsin-Min Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.13468},
year = {2021}
}
备注
Accepted by ICASSP 2021, and Demo is available at: https://chord-generation.herokuapp.com/demo