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标题: LooperGP:使用GuitarPro Tablature实现实时编码性能的可循环序列模型
摘要: 尽管它们的离线效果令人印象深刻,但符号音乐生成的深度学习模型并没有在现场表演中广泛使用,因为缺乏有音乐意义的控制参数,并且在输出中缺乏结构化的音乐形式。 为了解决这些问题,我们引入了LooperGP,这是一种引导Transformer-XL模型生成指定条数和时间签名的可循环音乐短语的方法,支持实时编码表演的工具。 我们表明,通过在从DadaGP数据集中提取的93681个音乐循环的数据集上训练LooperGP,我们能够引导其生成输出,生成与基线相同数量的3倍多的循环短语。 在由31名参与者进行的主观听力测试中,LooperGP循环在原创性、音乐连贯性和循环流畅性方面取得了积极的中位数评级,证明了其作为表演工具的潜力。