迈向深度即兴者：一个后调性自由音乐生成的深度学习原型

我们构建了两个中等规模的后调性与后节拍键盘音乐符号语料库，其一为算法生成，另一为即兴创作。已对各自深度学习模型进行训练并基本优化。我们的目的是获得一个具有充分泛化能力的模型，使其能针对少量独立的全新输入种子材料，生成独具特色而非复现所学语料或种子材料的输出。该目标已首先通过统计评估，且据k样本Anderson-Darling与Cramer检验判断，已然达成。已使用该途径生成音乐，非正式评价将其大致置于相关形式中算法音乐与作曲音乐同等水平。未来工作旨在增强模型，使其能在实时演奏中的表达、意义与效用方面接受评价。