論文の概要: Generating symbolic music using diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08385v2
• Date: Mon, 15 May 2023 04:09:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 23:08:59.319208
• Title: Generating symbolic music using diffusion models
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたシンボリック音楽の生成
• Authors: Lilac Atassi
• Abstract要約: ピアノロールを生成するために二項先行分布を用いた拡散モデルを提案する。 生成された音楽は、トレーニングピアノロールセグメントの長さまで時間的にコヒーレンスを有する。 コードは、コミュニティによるメソッドの使用と開発を促進するために、公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Denoising Diffusion Probabilistic models have emerged as simple yet very powerful generative models. Unlike other generative models, diffusion models do not suffer from mode collapse or require a discriminator to generate high-quality samples. In this paper, a diffusion model that uses a binomial prior distribution to generate piano rolls is proposed. The paper also proposes an efficient method to train the model and generate samples. The generated music has coherence at time scales up to the length of the training piano roll segments. The paper demonstrates how this model is conditioned on the input and can be used to harmonize a given melody, complete an incomplete piano roll, or generate a variation of a given piece. The code is publicly shared to encourage the use and development of the method by the community.
• Abstract（参考訳）: Denoising Diffusion Probabilistic Modelは単純だが非常に強力な生成モデルとして登場した。 他の生成モデルとは異なり、拡散モデルはモード崩壊に苦しむことはなく、また判別器が高品質なサンプルを生成する必要がある。 本稿では,ピアノロールの生成に二項先行分布を用いた拡散モデルを提案する。 また,モデルを訓練し,サンプルを生成する効率的な方法を提案する。 生成された音楽は、トレーニングピアノロールセグメントの長さまでスケールするときにコヒーレンスを有する。 論文は、このモデルが入力に対してどのように条件付けされているかを示し、与えられたメロディの調和、不完全なピアノロールの完成、あるいは与えられた曲のバリエーションの生成に使用できる。 このコードはコミュニティによるメソッドの使用と開発を促進するために公開されています。

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