Detta papper introducerar DeepBach, en grafisk modell som syftar till att modellera polyfonisk musik och specifikt hymnliknande verk. Vi hävdar att efter att ha utbildats på korale harmoniseringar av Johann Sebastian Bach, vår modell är kapabel att generera mycket övertygande korales i stil med Bach. DeepBachs styrka kommer från användningen av pseudo-Gibbs provtagning tillsammans med en anpassad representation av musikaliska data. Detta är i kontrast till många automatiska musikkomposition tillvägagångssätt som tenderar att komponera musik sekventiellt. Vår modell är också styrbar i den meningen att en användare kan begränsa produktionen genom att införa positionsbegränsningar som toner, rytmer eller kadenser i den genererade poängen. Vi tillhandahåller också en plugin ovanpå MuseScore musikredigerare vilket gör interaktionen med DeepBach enkel att använda.
DeepBach REF syftar till att generera fyrspåriga körer i stil med Bach.
DeepBach: a Steerable Model for Bach Chorales Generation
{'venue': 'Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, PMLR 70:1362-1371, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}