Flera metoder finns för en dator att generera musik baserat på data inklusive Markov kedjor, återkommande neurala nätverk, recombinancy, och grammatik. Vi undersöker användningen av enhetsval och konkatering som ett sätt att generera musik med hjälp av ett förfarande baserat på rankning, där vi anser att en enhet är ett variabelt antal längdmått på musik. Vi undersöker först om en enhet urvalsmetod, som är begränsad till en ändlig storlek enhet bibliotek, kan vara tillräckligt för att omfatta ett brett spektrum av musik. Vi gör detta genom att utveckla en djup autoencoder som kodar en musikalisk ingång och rekonstruerar indata genom att välja från biblioteket. Vi beskriver sedan en generativ modell som kombinerar en djupstrukturerad semantisk modell (DSSM) med en LSTM för att förutsäga nästa enhet, där enheterna består av fyra, två och ett mått av musik. Vi utvärderar den generativa modellen med hjälp av objektiva mått inklusive medelgrad och noggrannhet och med ett subjektivt lyssningstest där expertmusiker uppmanas att slutföra en tvångsvald rankinguppgift. Vi jämför vår modell med en noter-nivå generativ baslinje som består av en staplad LSTM tränas för att förutsäga framåt med en not.
Vissa verk REF använder en enhet urvalsmetod för att analysera om användning av endast de enheter som finns i ett bibliotek kan vara tillräckligt för att generera ett brett spektrum av nytt musikaliskt innehåll.
A Unit Selection Methodology for Music Generation Using Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}