Vi presenterar ett nytt ramverk för att generera popmusik. Vår modell är ett hierarkiskt Recurrent Neural Network, där hierarkins skikt och struktur kodar in vår förkunskap om hur popmusik komponeras. I synnerhet, de nedre skikten genererar melodin, medan de högre nivåerna producerar trummor och ackord. Vi genomför flera mänskliga studier som visar en stark preferens av vår genererade musik framför den som produceras av den senaste metoden av Google. Vi visar dessutom två tillämpningar av vårt ramverk: neural dans och karaoke, samt neural historia sång.
Chu och al. REF presenterar ett hierarkiskt återkommande neuralt nätverk där först en monofon melodi genereras, och baserat på melodi ackord och trummor läggs till.
Song From PI: A Musically Plausible Network for Pop Music Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}