Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rhythm, Chord and Melody Generation for Lead Sheets using Recurrent Neural Networks

論文の概要: Rhythm, Chord and Melody Generation for Lead Sheets using Recurrent Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10266v1
Date: Fri, 21 Feb 2020 09:36:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-30 00:06:53.102219
Title: Rhythm, Chord and Melody Generation for Lead Sheets using Recurrent Neural Networks
Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いたリードシートのリズム, 弦, メロディ生成
Authors: Cedric De Boom, Stephanie Van Laere, Tim Verbelen, Bart Dhoedt
Abstract要約: リードシート生成のための2段階LSTMモデルを提案し、まず曲のハーモニックなテンプレートとリズム的なテンプレートを生成し、次いで第2段階において、これらのテンプレートにメロディ音列を生成する。主観的聴力テストは,我々のアプローチがベースラインを上回り,音楽的コヒーレンス感を高めることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.57310999362848
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Music that is generated by recurrent neural networks often lacks a sense of direction and coherence. We therefore propose a two-stage LSTM-based model for lead sheet generation, in which the harmonic and rhythmic templates of the song are produced first, after which, in a second stage, a sequence of melody notes is generated conditioned on these templates. A subjective listening test shows that our approach outperforms the baselines and increases perceived musical coherence.
Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワークによって生成される音楽は、方向感覚やコヒーレンスを欠いていることが多い。そこで我々は,リードシート生成のための2段階LSTMモデルを提案し,まず曲の高調波テンプレートとリズムテンプレートを生成し,その後2段階目においてメロディノートの列を条件付きで生成する。主観的聴力テストは,我々のアプローチがベースラインを上回り,音楽的コヒーレンス感を高めることを示す。

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