論文の概要: Multitrack Music Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06983v3
• Date: Mon, 20 Mar 2023 07:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 03:49:45.474682
• Title: Multitrack Music Transformer
• Title（参考訳）: マルチトラック音楽変換器
• Authors: Hao-Wen Dong, Ke Chen, Shlomo Dubnov, Julian McAuley, Taylor Berg-Kirkpatrick
• Abstract要約: 短いシーケンス長を維持しながら多様な楽器のセットを表現できる新しいマルチトラック音楽表現を提案する。 提案するMultitrack Music Transformer (MMT) は,最先端システムと同等の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.91519546327085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing approaches for generating multitrack music with transformer models have been limited in terms of the number of instruments, the length of the music segments and slow inference. This is partly due to the memory requirements of the lengthy input sequences necessitated by existing representations. In this work, we propose a new multitrack music representation that allows a diverse set of instruments while keeping a short sequence length. Our proposed Multitrack Music Transformer (MMT) achieves comparable performance with state-of-the-art systems, landing in between two recently proposed models in a subjective listening test, while achieving substantial speedups and memory reductions over both, making the method attractive for real time improvisation or near real time creative applications. Further, we propose a new measure for analyzing musical self-attention and show that the trained model attends more to notes that form a consonant interval with the current note and to notes that are 4N beats away from the current step.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルでマルチトラック音楽を生成する既存のアプローチは、楽器の数、音楽セグメントの長さ、遅い推論などによって制限されている。 これは、既存の表現を必要とする長い入力シーケンスのメモリ要求が原因である。 本研究では,短いシーケンス長を維持しながら多種多様な楽器群を表現できる新しいマルチトラック音楽表現を提案する。 提案するMultitrack Music Transformer (MMT) は,提案した2つのモデル間の主観的聴取試験を行い,両者の大幅な高速化とメモリ削減を実現し,リアルタイム即興性やほぼリアルタイムなクリエイティブなアプリケーションに魅力的な手法である。 さらに,音楽的自己注意の分析のための新しい尺度を提案し,訓練されたモデルが,現在の音符と子音間隔を形成する音符と,現在の音符から4Nの音符が遠ざかっていることを示す。

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