面向可快速训练的可访问节拍序列器的生成堆叠自编码器

神经网络和深度学习常被部署以实现最全面的音乐生成，尽可能减少人类音乐家的参与。但在帮助或作为音乐从业者工具方面的实现相对稀少。本文提出将生成式堆叠自编码器结构集成到传统旋律步进序列器中，用于节拍生成，并旨在使其实现对平均电子音乐从业者可访问。已训练和测试了Several模型架构以评估其创造潜力。尽管当前实现存在局限性，但它们确实为音乐从业者代表了可行的创造性解决方案。