論文の概要: Compose & Embellish: Well-Structured Piano Performance Generation via A Two-Stage Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08212v1
• Date: Sat, 17 Sep 2022 01:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 19:49:11.986184
• Title: Compose & Embellish: Well-Structured Piano Performance Generation via A Two-Stage Approach
• Title（参考訳）: compose & embellish: 2段階アプローチによるピアノ演奏の構造化
• Authors: Shih-Lun Wu, Yi-Hsuan Yang
• Abstract要約: まずリードシートを構成する2段階のTransformerベースのフレームワークを考案し,それを伴奏と表現力のあるタッチで実装する。 目的および主観的な実験により,コンポジション・アンド・エンベリッシュは芸術の現在の状態と実演の間の構造的ギャップを半分に縮め,豊かさやコヒーレンスといった他の音楽的側面も改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.49582705724548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Even with strong sequence models like Transformers, generating expressive piano performances with long-range musical structures remains challenging. Meanwhile, methods to compose well-structured melodies or lead sheets (melody + chords), i.e., simpler forms of music, gained more success. Observing the above, we devise a two-stage Transformer-based framework that Composes a lead sheet first, and then Embellishes it with accompaniment and expressive touches. Such a factorization also enables pretraining on non-piano data. Our objective and subjective experiments show that Compose & Embellish shrinks the gap in structureness between a current state of the art and real performances by half, and improves other musical aspects such as richness and coherence as well.
• Abstract（参考訳）: Transformersのような強力なシーケンスモデルでも、長距離の音楽構造を持つ表現豊かなピアノ演奏を生成することは難しい。 一方、構造が整ったメロディーやリードシート(メロディ+コード)、すなわちより単純な音楽形式を作曲する手法は、より成功を収めた。 そこで我々は,まずリードシートを構成する2段階のTransformerベースのフレームワークを考案し,それを伴奏と表現的タッチで実装する。 このような因子化は、非ピアノデータに対する事前トレーニングを可能にする。 目的および主観的な実験により,コンポジション・アンド・エンベリッシュは芸術の現在の状態と実演の間の構造的ギャップを半減させ,豊かさやコヒーレンスといった他の音楽的側面も改善することを示した。

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