De flesta befintliga neurala nätverksmodeller för musikgenerering använder återkommande neurala nätverk. Den senaste WaveNet-modellen som föreslagits av DeepMind visar dock att konvolutionella neurala nätverk (CNN) också kan generera realistiska musikaliska vågformer i ljuddomänen. Efter detta ljus undersöker vi med hjälp av CNNs för att generera melodi (en serie MIDI-noter) en bar efter en annan i den symboliska domänen. Förutom generatorn använder vi en discriminator för att lära oss distributionerna av melodier, vilket gör det till ett generativt kontraversarialt nätverk (GAN). Dessutom föreslår vi en ny villkorlig mekanism för att utnyttja tillgänglig förkunskaper, så att modellen kan generera melodier antingen från grunden, genom att följa en ackordsekvens, eller genom att konditionering på melodin av tidigare barer (t.ex. en primerande melodi), bland annat möjligheter. Den resulterande modellen, som heter MidiNet, kan expanderas för att generera musik med flera MIDI-kanaler (dvs. spår). Vi genomför en användarstudie för att jämföra melodin av åtta-bar som länge genererats av MidiNet och av Googles MelodyRNN-modeller, varje gång med samma ursprungliga melodi. Resultat visar att MidiNet presterar jämförbart med MelodyRNN modeller i att vara realistisk och trevlig att lyssna på, men MidiNets melodier rapporteras vara mycket mer intressant.
MidiNet, en villkorlig GAN för musikgeneration, föreslogs av REF och kan generera symboliska melodier en bar i taget, betingad av ett ackord progression och en priming melodi.
MidiNet: A Convolutional Generative Adversarial Network for Symbolic-domain Music Generation
{'venue': 'ISMIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}