基于变分自编码器的交互式旋律生成方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Interactive melody generation based on variational autoencoder
现有的交互式神经音乐生成方法主要存在控制模式不灵活、数据标注困难以及模型难以优化等问题.针对这些问题,提出了一种基于变分自编码器(VAE)的无监督交互式旋律生成方法.通过为VAE引入显式的旋律轮廓条件推理学习,实现了对生成旋律局部与全局特征的灵活控制.实验表明,该方法易于优化且具有良好的旋律局部与全局特征的控制能力.通过对大量生成样本的分析,证明了模型从音乐数据中学习到了有用的音乐知识.
范纯龙;张振鑫;丁三军;滕一平;王翼新
沈阳航空航天大学 计算机学院,沈阳 110136辽宁省大规模分布式系统实验室,沈阳 110136沈阳航空航天大学 计算机学院,沈阳 110136沈阳飞机设计研究所,沈阳 110035沈阳航空航天大学 计算机学院,沈阳 110136
信息技术与安全科学
音乐生成变分自编码器深度学习交互式生成
《计算机应用研究》 2021 (2)
479-483,488,6
国家自然科学基金资助项目(61902260)
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