Abstrakt. Få typer av signaler s t r e a m s a r e lika allestädes närvarande som musik. Vi anser att problemet med att utvinna viktiga ingredienser i musiksignaler, såsom väldefinierade globala timliga s t r u c t u r e in t h e form av nästlade periodiciteter (eller mätare). C a n vi konstruera en n adaptiv signalbehandlingsenhet t h a t lär sig hy exempel hur. för att skapa nya instanser av en given musikalisk stil? Eftersom återkommande neurala nätverk i princip kan lära sig t h e temporal s t r u c t u r e av en signal, de a r e bra kandidater för en sådan uppgift. Tyvärr saknar musik som består av vanliga återkommande neurala nätverk (R N N s ) ofta global samstämmighet. Orsaken till detta misslyckande tycks vara att det inte går att hålla reda på händelser som är så avlägsna i tiden och som tyder på att det finns en global musikstruktur. Long Short-Term Memory (LSTM) har lyckats i liknande domäner där andra R N N s har misslyckats, såsom timing & räkna en nd inlärning av sammanhangskänsliga språk. I den nuvarande s t u d y visar vi t h a t L S T M är också en bra mekanism för att lära sig t o komponera musik. Vi presenterar experimentella resultat som visar t h a t L S T M framgångsrikt lär sig en form av blues musik en n d kan t o komponera roman (och vi tror att tilltalande) melodier i t h a t stil. Anmärkningsvärt nog, när t h e nätverk har hittat t h e relevanta struktur det inte glider från det: LSTM kan t o spela t h e blues med bra timing en n d ordentlig struktur så länge man är villig att lyssna.
Neural melodi generation återbesöktes av REF, med hjälp av långa kortsiktiga minnesmodeller.
Finding temporal structure in music: blues improvisation with LSTM recurrent networks
{'venue': 'Proceedings of the 12th IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing', 'journal': 'Proceedings of the 12th IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}