論文の概要: Sequence Generation using Deep Recurrent Networks and Embeddings: A study case in music

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01231v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 14:19:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 10:01:11.369591
• Title: Sequence Generation using Deep Recurrent Networks and Embeddings: A study case in music
• Title（参考訳）: ディープリカレントネットワークと埋め込みを用いたシーケンス生成:音楽における一考察
• Authors: Sebastian Garcia-Valencia, Alejandro Betancourt, Juan G. Lalinde-Pulido
• Abstract要約: 本稿では,異なる種類の記憶機構(メモリセル)について評価し,音楽合成分野におけるその性能について検討する。 提案したアーキテクチャの性能を自動評価するために,定量的な測定値のセットが提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.2737664640826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic generation of sequences has been a highly explored field in the last years. In particular, natural language processing and automatic music composition have gained importance due to the recent advances in machine learning and Neural Networks with intrinsic memory mechanisms such as Recurrent Neural Networks. This paper evaluates different types of memory mechanisms (memory cells) and analyses their performance in the field of music composition. The proposed approach considers music theory concepts such as transposition, and uses data transformations (embeddings) to introduce semantic meaning and improve the quality of the generated melodies. A set of quantitative metrics is presented to evaluate the performance of the proposed architecture automatically, measuring the tonality of the musical compositions.
• Abstract（参考訳）: 配列の自動生成は、過去数年間、高度に探索された分野であった。 特に,リカレントニューラルネットワークのような固有の記憶機構を持つ機械学習やニューラルネットワークの最近の進歩により,自然言語処理や自動音楽合成の重要性が高まっている。 本稿では,様々なメモリ機構(メモリセル)を評価し,音楽合成の分野でのパフォーマンスを解析する。 提案手法は転置などの音楽理論の概念を考察し,意味的意味の導入やメロディの質の向上にデータ変換(埋め込み)を用いる。 楽曲の音質を計測し,提案アーキテクチャの性能を自動評価するために,定量的な測定値のセットを提示する。

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