Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differential Music: Automated Music Generation Using LSTM Networks with Representation Based on Melodic and Harmonic Intervals

論文の概要: Differential Music: Automated Music Generation Using LSTM Networks with Representation Based on Melodic and Harmonic Intervals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10449v1
Date: Mon, 23 Aug 2021 23:51:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-25 21:15:40.924587
Title: Differential Music: Automated Music Generation Using LSTM Networks with Representation Based on Melodic and Harmonic Intervals
Title（参考訳）: Differential Music:メロディック・ハーモニック・インターバルに基づく表現付きLSTMネットワークによる自動音楽生成
Authors: Hooman Rafraf
Abstract要約: 本稿では,LSTMネットワークを用いた自動作曲のための生成AIモデルを提案する。絶対的なピッチではなく音楽の動きに基づく音楽情報の符号化に新しいアプローチをとる。実験結果は、音楽やトーンを聴くと約束を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a generative AI model for automated music composition with LSTM networks that takes a novel approach at encoding musical information which is based on movement in music rather than absolute pitch. Melodies are encoded as a series of intervals rather than a series of pitches, and chords are encoded as the set of intervals that each chord note makes with the melody at each timestep. Experimental results show promise as they sound musical and tonal. There are also weaknesses to this method, mainly excessive modulations in the compositions, but that is expected from the nature of the encoding. This issue is discussed later in the paper and is a potential topic for future work.
Abstract（参考訳）: 本稿では,絶対ピッチではなく音楽の運動に基づく音楽情報の符号化に新たなアプローチをとるLSTMネットワークを用いた自動作曲のための生成AIモデルを提案する。メロディはピッチの連続ではなく間隔の列として符号化され、和音は各音符が各時間ステップでメロディで作る間隔の組として符号化される。実験結果は、音楽やトーンを聴くと約束を示す。この方法にも弱点があり、主に構成の過剰な変調があるが、符号化の性質から期待されている。この問題は後ほど論文で議論され、将来の仕事の潜在的な話題である。

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