MelodyT5：用于符号音乐处理的统一记谱到记谱变换Transformer

在符号音乐研究领域，开发可扩展系统的进展受限于训练数据的稀缺以及针对特定任务的模型需求。为此，我们提出MelodyT5，一种新型统一框架，利用针对符号音乐处理设计的编码器-解码器架构，适用于ABC记谱 notation。该框架挑战了传统的任务特定方法，将各种符号音乐任务视为记谱到记谱的转换。因此，它将来自七个旋律导向任务（从生成到和声和分段）集成到单个模型中。基于MelodyHub预训练，该数据集包含超过26.1万个独特旋律，编码为ABC记谱，涵盖超过100万个任务实例。MelodyT5通过多任务迁移学习在符号音乐处理中表现出优越性能。我们的发现突显了在符号音乐处理中多任务迁移学习的有效性，尤其对于数据稀缺任务，挑战了当前的任务特定范式，为该领域的未来探索提供了全面的数据集和框架。