抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Music変換器のような現在の最先端のAIベースの古典的音楽生成アルゴリズムを,時間シフトを有するノートの単一シーケンスを採用することによって訓練した。絶対時間間隔表現の主な欠点は,1つまたはMIDIファイルの中で,同じノート値を共有するノートの類似性計算の困難さである。さらに,単一シーケンスの使用は,調和やリズムのような音楽情報を別々に効果的に学習するためのモデルを制限する。本論文では,これら2つの不足をそれぞれ追跡する2つの新しい方法を有するフレームワークを提案し,1つは,テンポからノート値を解放する時間値ノートシーケンスの構築であり,もう1つは,4つの変換器-XLネットワークの共同訓練のために,4つのシーケンス,すなわち,現在のノートに関する以前のノート,ノートオフ,ピッチ,および速度に関する注意点に関する以前のノートである。23時間のピアノMIDIデータセットの訓練を通して,著者らのフレームワークは,3つの最先端のベースライン,すなわち,Music変換器,DeepJ,および単一配列ベースの変換器-XL,を自動的に,手動で評価して,かなりより良く,時間レベルの長い音楽を生成する。【JST・京大機械翻訳】