PIANOTREE VAE：面向复调音乐的结构化表示学习
音频与语音处理
2020-08-18 v1 计算与语言
机器学习
声音
摘要
音乐表示学习的主流方法涉及深度无监督模型族变分自编码器（VAE）。然而，针对该问题几乎所有可行的尝试都主要局限于单声部音乐。通常由更丰富的模态和更复杂的音乐结构组成的复调音乐 counterpart，尚需在音乐表示学习背景下加以解决。本工作中，我们提出 PianoTree VAE，一种在 VAE 上的新颖树形结构扩展，旨在适配复调音乐学习。实验通过以下方面证明了 PianoTree VAE 的有效性：(i) 复调片段具有语义意义的潜变量编码；(ii) 在潜空间学到良好几何结构之外实现更令人满意的重构；(iii) 该模型对下游音乐生成的多样性有益。
引用
@article{arxiv.2008.07118,
title = {PIANOTREE VAE: Structured Representation Learning for Polyphonic Music},
author = {Ziyu Wang and Yiyi Zhang and Yixiao Zhang and Junyan Jiang and Ruihan Yang and Junbo Zhao and Gus Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.07118},
year = {2020}
}