基于Word2vec的音乐上下文建模
声音
2017-06-30 v2 信息检索
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神经与进化计算
摘要
我们提出一种用于捕捉复杂复调音乐上下文的语义向量空间模型。基于带负采样的skip-gram表示的word2vec模型被用于建模来自贝多芬钢琴奏鸣曲数据集的音乐切片。使用t-distributed stochastic neighbor embedding对降维后的向量空间进行可视化显示表明，所得嵌入向量空间捕捉了音调关系，即使在没有关于切片音乐内容的任何显式信息的情况下也是如此。其次，贝多芬的《月光奏鸣曲》的一个片段通过基于上下文相似性替换切片而被改动。所得音乐表明，基于相似word2vec上下文选择的切片与原始切片也具有相对较短的音调距离。
引用
@article{arxiv.1706.09088,
title = {Modeling Musical Context with Word2vec},
author = {Dorien Herremans and Ching-Hua Chuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.09088},
year = {2017}
}
备注
Proceedings of the First International Conference on Deep Learning and Music, Anchorage, US, May, 2017 (arXiv:1706.08675v1 [cs.NE])