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基于变分自编码器的交互式旋律生成方法

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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.
Interactive melody generation based on variational autoencoder

范纯龙、张振鑫、丁三军、滕一平、王翼新

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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

沈阳飞机设计研究所,沈阳 110035

音乐生成 变分自编码器 深度学习 交互式生成

国家自然科学基金资助项目

61902260

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0608

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(2)
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