論文の概要: Modeling Baroque Two-Part Counterpoint with Neural Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14221v4
• Date: Thu, 20 Jan 2022 01:34:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 04:39:35.218561
• Title: Modeling Baroque Two-Part Counterpoint with Neural Machine Translation
• Title（参考訳）: ニューラルマシン翻訳を用いたバロック二部対数モデル
• Authors: Eric P. Nichols, Stefano Kalonaris, Gianluca Micchi, Anna Aljanaki
• Abstract要約: ニューラルマシン翻訳(NMT)パラダイムに基づく対位法音楽生成システムを提案する。 バロックの対位法を考慮し、任意のソース材料と適切なターゲット材料とのマッピングとして、任意の2つの部分間の相互作用をモデル化することに関心がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a system for contrapuntal music generation based on a Neural Machine Translation (NMT) paradigm. We consider Baroque counterpoint and are interested in modeling the interaction between any two given parts as a mapping between a given source material and an appropriate target material. Like in translation, the former imposes some constraints on the latter, but doesn't define it completely. We collate and edit a bespoke dataset of Baroque pieces, use it to train an attention-based neural network model, and evaluate the generated output via BLEU score and musicological analysis. We show that our model is able to respond with some idiomatic trademarks, such as imitation and appropriate rhythmic offset, although it falls short of having learned stylistically correct contrapuntal motion (e.g., avoidance of parallel fifths) or stricter imitative rules, such as canon.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルマシン翻訳(nmt)パラダイムに基づく対位法音楽生成システムを提案する。 バロックの対位法を考慮し、与えられた材料と適切な対象物質とのマッピングとして、任意の2つの部品間の相互作用をモデル化することに関心がある。 翻訳と同様に、前者は後者にいくつかの制約を課すが、完全には定義しない。 本研究では,バロック作品のベスポークデータセットを照合,編集し,注目に基づくニューラルネットワークモデルをトレーニングし,BLEUスコアと音楽学的分析により生成した出力を評価する。 我々のモデルは模倣や適切なリズムオフセットといった慣用的な商標に応答できるが、スタイリスティックに正しい対位運動(例えば、平行5番目の回避)を学んだり、キノンのようなより厳密な模倣規則を学習したわけではない。

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