高维序列中的时间依赖建模：在多声部音乐生成与转录中的应用
机器学习
2012-07-03 v1 声音
机器学习
摘要
我们研究了在完全通用的钢琴卷帘表示中对多声部音乐符号序列进行建模的问题。我们引入了一种基于分布估计器的概率模型，该估计器以循环神经网络为条件，能够发现高维序列中的时间依赖关系。我们的方法在多种真实数据集上优于许多传统的多声部音乐模型。我们展示了我们的音乐语言模型如何作为符号先验来提高多声部转录的准确性。
引用
@article{arxiv.1206.6392,
title = {Modeling Temporal Dependencies in High-Dimensional Sequences: Application to Polyphonic Music Generation and Transcription},
author = {Nicolas Boulanger-Lewandowski and Yoshua Bengio and Pascal Vincent},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.6392},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)