論文の概要: GANs & Reels: Creating Irish Music using a Generative Adversarial
Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15772v1
- Date: Thu, 29 Oct 2020 17:16:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 00:10:54.916148
- Title: GANs & Reels: Creating Irish Music using a Generative Adversarial
Network
- Title(参考訳): GANs & Reels:Generative Adversarial Networkを用いたアイルランドの音楽制作
- Authors: Antonina Kolokolova, Mitchell Billard, Robert Bishop, Moustafa Elsisy,
Zachary Northcott, Laura Graves, Vineel Nagisetty, Heather Patey
- Abstract要約: 本稿では, 逐次成分を伴わない生成的逆数ネットワークを用いたメロディ生成手法を提案する。
音楽生成は、リカレントニューラルネットワークを使用して成功し、モデルが真正な鳴き声を生成するのに役立つシーケンス情報を学ぶ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.6604997762611204
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we present a method for algorithmic melody generation using a
generative adversarial network without recurrent components. Music generation
has been successfully done using recurrent neural networks, where the model
learns sequence information that can help create authentic sounding melodies.
Here, we use DC-GAN architecture with dilated convolutions and towers to
capture sequential information as spatial image information, and learn
long-range dependencies in fixed-length melody forms such as Irish traditional
reel.
- Abstract(参考訳): 本稿では,繰り返し成分を含まない生成逆ネットワークを用いたアルゴリズムによるメロディ生成手法を提案する。
音楽生成は、リカレントニューラルネットワークを使用して成功し、モデルが真正な鳴き声を生成するのに役立つシーケンス情報を学ぶ。
ここでは,拡張畳み込みとタワーを用いたDC-GANアーキテクチャを用いて,逐次情報を空間画像情報として捉え,アイルランドの伝統的なリールのような固定長メロディ形式の長距離依存性を学習する。
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