Pianoroll-Event：符号音乐的一种新型记谱表示方法
声音
2026-01-29 v1 音频与语音处理
摘要
符号音乐表示是计算音乐学中的一个基本挑战。虽然基于网格的表示有效地保持了音高-时间空间对应关系，但其内在的数据稀疏性导致编码效率低下。离散事件表示实现了紧凑的编码，但未能充分捕捉结构不变性和空间局部性。为解决这些互补的局限性，我们提出Pianoroll-Event，一种新型编码方案，通过事件描述钢琴卷帘表示，结合结构属性与编码效率，同时保持时间依赖性和局部空间模式。具体而言，我们设计了四种互补的事件类型：用于时间边界的帧事件、用于稀疏区域的间隙事件、用于音型的模式事件以及用于音乐元数据的音乐结构事件。Pianoroll-Event在序列长度与词汇表大小之间取得了有效的平衡，编码效率相较于代表性离散序列方法提升了1.36倍至7.16倍。跨多个自回归架构的实验表明，使用我们表示方法的模型在定量和人类评估方面均 consistently 优于基线方法。
引用
@article{arxiv.2601.19951,
title = {Pianoroll-Event: A Novel Score Representation for Symbolic Music},
author = {Lekai Qian and Haoyu Gu and Dehan Li and Boyu Cao and Qi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.19951},
year = {2026}
}