論文の概要: Pop Music Transformer: Beat-based Modeling and Generation of Expressive Pop Piano Compositions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00212v3
• Date: Mon, 10 Aug 2020 07:27:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 00:48:06.269499
• Title: Pop Music Transformer: Beat-based Modeling and Generation of Expressive Pop Piano Compositions
• Title（参考訳）: Pop Music Transformer: ビートに基づくPopピアノ構成のモデリングと生成
• Authors: Yu-Siang Huang, Yi-Hsuan Yang
• Abstract要約: 我々は、既存のトランスフォーマーモデルよりも優れたリズム構造でポップピアノ音楽を構成するポップ・ミュージック・トランスフォーマーを構築した。 特に、入力データにメートル法構造を課すことにより、トランスフォーマーは音楽のビートバーフレーズ階層構造をより容易に認識できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.66340344198797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A great number of deep learning based models have been recently proposed for automatic music composition. Among these models, the Transformer stands out as a prominent approach for generating expressive classical piano performance with a coherent structure of up to one minute. The model is powerful in that it learns abstractions of data on its own, without much human-imposed domain knowledge or constraints. In contrast with this general approach, this paper shows that Transformers can do even better for music modeling, when we improve the way a musical score is converted into the data fed to a Transformer model. In particular, we seek to impose a metrical structure in the input data, so that Transformers can be more easily aware of the beat-bar-phrase hierarchical structure in music. The new data representation maintains the flexibility of local tempo changes, and provides hurdles to control the rhythmic and harmonic structure of music. With this approach, we build a Pop Music Transformer that composes Pop piano music with better rhythmic structure than existing Transformer models.
• Abstract（参考訳）: 近年,多くの深層学習モデルが自動作曲のために提案されている。 これらのモデルの中でトランスフォーマーは、最大1分間のコヒーレントな構造で表現力のあるクラシックピアノ演奏を生成するための顕著なアプローチとして際立っている。 このモデルは、人間によるドメイン知識や制約を多く必要とせずに、自分自身でデータの抽象化を学ぶという点で強力です。 この一般的なアプローチとは対照的に,楽譜をトランスフォーマーモデルに入力したデータに変換する方法を改善することで,トランスフォーマーがより優れた音楽モデリングを行うことができることを示す。 特に,音楽におけるビートバー・フレーズ階層構造をより容易に認識できるように,入力データに計量構造を課すことを目指している。 新しいデータ表現は、局所的なテンポ変化の柔軟性を維持し、音楽のリズム構造と調和構造を制御するハードルを提供する。 このアプローチにより,既存のトランスフォーマーモデルよりも高いリズム構造でポップピアノを作曲するポップミュージックトランスフォーマーを構築する。

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