論文の概要: Learning Interpretable Representation for Controllable Polyphonic Music Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07122v1
• Date: Mon, 17 Aug 2020 07:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 03:16:40.492825
• Title: Learning Interpretable Representation for Controllable Polyphonic Music Generation
• Title（参考訳）: 制御可能なポリフォニック音楽生成のための学習解釈可能表現
• Authors: Ziyu Wang, Dingsu Wang, Yixiao Zhang, Gus Xia
• Abstract要約: 我々は、ポリフォニック音楽の2つの解釈可能な潜在要素である和音とテクスチャを効果的に学習する新しいアーキテクチャを設計する。 このようなコード・テクスチャ・ディコンタングルメントは,広い範囲の応用につながる制御可能な生成経路を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.01266258109807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep generative models have become the leading methods for algorithmic composition, it remains a challenging problem to control the generation process because the latent variables of most deep-learning models lack good interpretability. Inspired by the content-style disentanglement idea, we design a novel architecture, under the VAE framework, that effectively learns two interpretable latent factors of polyphonic music: chord and texture. The current model focuses on learning 8-beat long piano composition segments. We show that such chord-texture disentanglement provides a controllable generation pathway leading to a wide spectrum of applications, including compositional style transfer, texture variation, and accompaniment arrangement. Both objective and subjective evaluations show that our method achieves a successful disentanglement and high quality controlled music generation.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルはアルゴリズム合成の主要な手法となっているが、ほとんどの深層学習モデルの潜在変数は良好な解釈性に欠けるため、生成過程を制御することは依然として困難である。 コンテントスタイルのアンタングル化のアイデアに触発された我々は,ポリフォニック音楽の2つの解釈可能な潜在要因である和音とテクスチャを効果的に学習する,VAEフレームワークの下で,新しいアーキテクチャを設計する。 現在のモデルは8拍子長のピアノ作曲セグメントの学習に重点を置いている。 このようなコード・テクスチャ・ディコンタングルメントは,構成スタイルの伝達,テクスチャの変動,伴奏の配置など,幅広い応用につながる制御可能な生成経路を提供することを示す。 客観評価と主観評価の両方で,本手法は,歪みと高品質な音楽生成を実現する。

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