論文の概要: Notochord: a Flexible Probabilistic Model for Real-Time MIDI Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12000v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 17:35:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 19:11:08.282595
• Title: Notochord: a Flexible Probabilistic Model for Real-Time MIDI Performance
• Title（参考訳）: Notochord: リアルタイムMIDIパフォーマンスのための柔軟な確率モデル
• Authors: Victor Shepardson, Jack Armitage, Thor Magnusson,
• Abstract要約: Notochord は構造化事象の列の深い確率モデルである。 ポリフォニックおよびマルチトラックMIDIを生成し、10ミリ秒未満のレイテンシで入力に応答する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning-based probabilistic models of musical data are producing increasingly realistic results and promise to enter creative workflows of many kinds. Yet they have been little-studied in a performance setting, where the results of user actions typically ought to feel instantaneous. To enable such study, we designed Notochord, a deep probabilistic model for sequences of structured events, and trained an instance of it on the Lakh MIDI dataset. Our probabilistic formulation allows interpretable interventions at a sub-event level, which enables one model to act as a backbone for diverse interactive musical functions including steerable generation, harmonization, machine improvisation, and likelihood-based interfaces. Notochord can generate polyphonic and multi-track MIDI, and respond to inputs with latency below ten milliseconds. Training code, model checkpoints and interactive examples are provided as open source software.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく音楽データの確率論的モデルは、ますます現実的な結果を生み出し、多くの種類の創造的ワークフローに入ることを約束している。 しかし、パフォーマンスの面ではほとんど研究されていないため、ユーザアクションの結果は通常、瞬時に感じるべきである。 このような研究を可能にするために、構造化イベントのシーケンスの深い確率モデルであるNotochordを設計し、Lakh MIDIデータセット上でそのインスタンスをトレーニングした。 我々の確率的定式化により、サブイベントレベルでの解釈可能な介入が可能となり、1つのモデルがステアブルジェネレーション、調和、機械即興、可能性に基づくインタフェースを含む多様なインタラクティブな音楽機能のためのバックボーンとして機能する。 NotochordはポリフォニックおよびマルチトラックMIDIを生成し、10ミリ秒未満のレイテンシで入力に応答する。 トレーニングコード、モデルチェックポイント、インタラクティブな例がオープンソースソフトウェアとして提供されている。

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