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J-GLOBAL ID:202002282737009468   整理番号:20A1395587

生成的敵対学習による畳込みニューラルネットワークに基づくシンボルレベルメロディ補完

A Symbol-level Melody Completion Based on a Convolutional Neural Network with Generative Adversarial Learning
著者 (4件):
資料名:
巻: 28  ページ: 248-257(J-STAGE)  発行年: 2020年 
JST資料番号: U0109A  ISSN: 1882-6652  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,部分的にマスクされたメロディをスムースに完了する技法であるメロディ補完を扱った。メロディ補完は,既存のメロディを編集するか,または他の2つのメロディを接続するようないくつかの方法で,人々が曲を作曲又はアレンジするのを助けることができる。近年,ニューラルネットワークを介して高品質な補完を実現するための様々な方法が提案されてきた。そこで,本研究では,画像補完ネットワークに基づくメロディ補完の方法を検討した。画像としてメロディを表現し,それらの画像を完成するために補完ネットワークを訓練する。補完ネットワークは畳み込み層から成り,生成的敵対ネットワークの枠組みの中で訓練される。また,条件として楽曲からのコード進行も考察した。実験結果から,補完ネットワークが元のメロディを補完結果として生成でき,生成されたメロディの品質は,単純なサンプルベースのメロディ仕上法の結果と大差ないことを確認した。(翻訳著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  音響信号処理 
引用文献 (33件):
  • [1] Biles, J.A.: GenJam: A genetic algorithm for generating jazz solos, Proc. Int. Computer Music Conf., pp.131-137 (1994).
  • [2] Colombo, F., Seeholzer, A. and Gerstner, W.: Deep artificial composer: A creative neural network model for automated melody generation, International Conference on Evolutionary and Biologically Inspired Music and Art, pp.81-96, Springer (2017).
  • [3] de Freitas, A.R., Guimaraes, F.G. and Barbosa, R.V.: Ideas in automatic evaluation methods for melodies in algorithmic composition, Sound and Music Computing Conference (2012).
  • [4] Dong, H.-W., Hsiao, W.-Y., Yang, L.-C. and Yang, Y.-H.: MuseGAN: Multi-track sequential generative adversarial networks for symbolic music generation and accompaniment, 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence (2018).
  • [5] Fuegi, J. and Francis, J.: Lovelace & Babbage and the creation of the 1843‘notes’, <i>IEEE Annals of the History of Computing</i>, Vol.25, No.4, pp.16-26 (2003).
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