勾勒表达：基于自监督学习的柔性钢琴演奏表情渲染
声音
2022-09-07 v2 多媒体
音频与语音处理
摘要
我们提出一种以柔性音乐表情渲染符号化钢琴演奏的系统。为创作传达多样情感或细微差别的新音乐表演，主动控制音乐表情是必要的。然而，以往方法局限于遵循作曲家的音乐表情指示，或仅处理部分音乐属性。我们旨在利用条件 VAE 框架解耦钢琴演奏的整体音乐表情与结构属性。它从潜表示与给定音符结构随机生成表情参数。此外，我们采用自监督方法迫使潜变量表征目标属性。最后，我们利用两步编码器与解码器学习层次依赖以增强输出的自然度。实验结果表明，我们的系统能稳定生成与给定乐谱相关的演奏参数，学习解耦表征，并相互独立地控制音乐属性。
引用
@article{arxiv.2208.14867,
title = {Sketching the Expression: Flexible Rendering of Expressive Piano Performance with Self-Supervised Learning},
author = {Seungyeon Rhyu and Sarah Kim and Kyogu Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.14867},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 4 figures, the 23rd International Society for Music Information Retrieval Conference, Bengaluru, India, 2022