論文の概要: Symphony Generation with Permutation Invariant Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05448v1
• Date: Tue, 10 May 2022 13:08:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 18:12:21.862865
• Title: Symphony Generation with Permutation Invariant Language Model
• Title（参考訳）: 置換不変言語モデルを用いたシンフォニー生成
• Authors: Jiafeng Liu, Yuanliang Dong, Zehua Cheng, Xinran Zhang, Xiaobing Li, Feng Yu and Maosong Sun
• Abstract要約: 変分不変言語モデルに基づくシンフォニーネットという記号的シンフォニー音楽生成ソリューションを提案する。 シンフォニートークンの超長いシーケンスをモデル化するためのバックボーンとして、新しいトランスフォーマーデコーダアーキテクチャが導入された。 実験結果から,提案手法は人間の構成と比べ,コヒーレント,新規,複雑,調和的な交響曲を生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.75739773758614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a symbolic symphony music generation solution, SymphonyNet, based on a permutation invariant language model. To bridge the gap between text generation and symphony generation task, we propose a novel Multi-track Multi-instrument Repeatable (MMR) representation with particular 3-D positional embedding and a modified Byte Pair Encoding algorithm (Music BPE) for music tokens. A novel linear transformer decoder architecture is introduced as a backbone for modeling extra-long sequences of symphony tokens. Meanwhile, we train the decoder to learn automatic orchestration as a joint task by masking instrument information from the input. We also introduce a large-scale symbolic symphony dataset for the advance of symphony generation research. Our empirical results show that our proposed approach can generate coherent, novel, complex and harmonious symphony compared to human composition, which is the pioneer solution for multi-track multi-instrument symbolic music generation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、置換不変言語モデルに基づくシンボリックシンフォニー音楽生成ソリューションであるsymphonynetを提案する。 テキスト生成と交響曲生成課題のギャップを埋めるため、特定の3次元位置埋め込みによるマルチトラックマルチインストゥルメント再現性(mmr)表現と、音楽トークンに対する修正バイトペア符号化アルゴリズム(music bpe)を提案する。 新しい線形変圧器デコーダアーキテクチャは、シンフォニートークンの長いシーケンスをモデル化するためのバックボーンとして導入された。 一方,入力から機器情報をマスキングすることで,協調作業として自動オーケストレーションを学ぶようにデコーダを訓練する。 また、シンフォニー生成研究の進展のために、大規模シンフォニーシンフォニーデータセットも導入する。 提案手法は,複数トラックのシンボリック音楽生成の先駆的ソリューションである人間構成と比較して,一貫性,新規,複雑,調和的な交響曲を生成できることを示す。

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