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第九届EvoMUSART 2021：虚拟活动

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胡安·罗梅罗,迪亚戈·马丁斯,内雷达·罗德里格斯-费尔南德斯:
音乐、声音、艺术和设计中的人工智能——第十届国际会议，EvoMUSART 2021，作为EvoStar 2021的一部分举行，虚拟活动，2021年4月7日至9日，会议记录。计算机科学课堂讲稿12693,施普林格 2021，国际标准图书编号978-3-030-72913-4

长谈

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弗朗西斯科·布拉加,海伦娜·索菲亚·平托:
雕塑灵感音乐创作——一种可能的方法。 3-19
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特伦斯·布罗德,弗雷德里克·福尔·莱马里,米克·格里森:
网络弯曲：深层生成模型的表达操纵。 20-36
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纳迪亚·卡瓦略,吉尔伯托·伯纳德:
SyVMO：用于建模和预测多声部音乐结构的同步变量马尔可夫Oracle。 37-51
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陈爱林,鲁伊·M·耶稣,玛西娅·维拉里格斯:
使用机器学习算法识别纯绘画颜料。 52-64
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西蒙·科尔顿:
进化神经风格转移融合。 65-81
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乔·科雷亚,莱昂纳多·维埃拉,内雷达·罗德里格斯-费尔南德斯,胡安·罗梅罗,佩努萨尔·马查多:
进化图像增强管道。 82-97
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埃德蒙·德瓦科斯,纳塔莉亚·科萨尼,乔尔戈斯·斯塔穆:
基于CNN的符号音乐流派识别。 98-114
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爱德华·伊斯顿,阿尼科·埃卡尔特,尤利西斯·伯纳黛:
轴向生成：合成高度多样化艺术品的一种凝聚灵感的方法。 115-130
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埃伦德·杰斯特兰德·埃克恩,比约恩·甘巴克:
使用合成模式生成网络进行交互式、高效和创造性的图像生成。 131-146
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穆罕默德·阿里·贾瓦赫里·贾维德:
使用空间复杂性和Kolmogorov复杂性对元胞自动机配置进行美学评估。 147-160
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尤塔·卡里亚多,卡米洛·阿雷瓦洛,朱利安·维莱加斯:
三维元胞自动机的Auralization。 161-170
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艾莉森·拉纳拉,高利·坎巴特拉,彭佳军,马修·怀特黑德,吉莉安·明尼汉,埃里克·古尔丹,乔纳森·库默菲尔德,阿尼尔·恰姆奇,拉达·米哈尔恰:
和弦嵌入：分析它们捕获的内容及其在下一和弦预测和艺术家属性预测中的作用。 171-186
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弗朗西斯科·马切蒂,卡勒姆·威尔逊,夏延·鲍威尔,埃德蒙多·米尼西,安娜丽莎·里卡迪:
传统苏格兰音乐一代通过转移学习的卷积生成对抗网络。 187-202
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乔恩·麦科马克,卡米洛·克鲁斯·甘巴黛拉,安迪·洛马斯:
复杂性之谜。 203-217
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克里斯托弗·米切尔特里,小池秀树:
SerumRNN：逐步音频VST效果编程。 218-234
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帕拉夫·拉瓦尔,J.贾贝兹·克里斯托弗:
基于小波的神经网络声事件检测的参数调整。 235-247
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德万什·P·沙阿,尼基尔·贾格塔普,Prathmesh T.Talekar公司,基兰·加万德:
使用深度学习在印度古典音乐中识别Raga。 248-263
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尤尤拉,东条聪:
弦函数的模拟出现。 264-280
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弗洛里安·乌德:
风格化图像的增量演化。 281-296
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弗洛里安·乌德,萨纳斯·莫斯塔基姆:
剖析神经网络对艺术风格转换的过滤反应。 297-312
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伊戈尔·瓦托尔金,贝内迪克特·阿德里安,尤里·库兹米奇:
基于乐器和音色特征预测体裁的深度学习和浅层学习的融合。 313-326
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伊戈尔·瓦托尔金,马塞尔·科赫,梅纳德·米勒:
一种多目标进化方法，用于识别音乐分割的相关音频特征。 327-343
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贝内迪克特·华莱士,查尔斯·P·马丁,吉姆·托瑞森,克里斯蒂安·尼莫恩:
利用生成神经网络探讨采样策略对运动生成的影响。 344-359
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尹宗玉,费德里科·鲁本,苏珊·斯蒂芬尼,汤姆考林斯:
“一个好的算法不会偷窃——它是模仿的”：原创性报告是衡量音乐生成算法复制过多的一种手段。 360-375

简短的谈话

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路易斯·阿莱克索,H.索菲亚·平托,努诺·科雷亚:
从音乐到图像——一种计算创意方法。 379-395
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安东尼奥·丹尼尔,卡罗琳·迪·贝尔纳迪·卢夫特,尼克·布莱恩·金斯:
“人是什么？”艺术创造力图灵测试。 396-411
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奥马尔·德拉罗萨,杭东,明迪·阮,艾哈迈德·哈利法,朱利安·托盖利斯:
RL刷混合初始水平设计。 412-426
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科林·约翰逊:
创造创造性实践的数字镜子。 427-442
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罗伯特·尼尔·麦克阿瑟,查尔斯·帕特里克·马丁:
使用自动编码器的进化音乐创作应用程序。 443-458
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亚辛·雷伊斯,塞巴斯蒂安·冯·曼曼:
一种基于群语法的虚拟世界生成方法。 459-474
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萨宾·威卢奇,弗里德海姆·施温克:
使用单快照生成模型的协同创作绘图。 475-489

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