Vi introducerar MIDI-VAE, en neural nätverksmodell baserad på Varial Autoencoders som är kapabel att hantera polyfonisk musik med flera instrumentspår, samt modellera dynamiken av musik genom att införliva not varaktigheter och hastigheter. Vi visar att MIDI-VAE kan utföra stilöverföring på symbolisk musik genom att automatiskt ändra toner, dynamik och instrument i ett musikstycke från t.ex. en klassisk till en Jazz-stil. Vi utvärderar effektiviteten i stilöverföringen genom att träna separata stilvalideringsklassificeringar. Vår modell kan också interpolera mellan korta musikstycken, producera medleys och skapa blandningar av hela låtar. Interpoleringarna förändrar smidigt tonhöjder, dynamik och instrumentering för att skapa en harmonisk bro mellan två musikstycken. Såvitt vi vet representerar detta arbete det första lyckade försöket att applicera neural stil överföring till kompletta musikaliska kompositioner.
MIDI-VAE modellen av REF är baserad på VAEs och den anser både tomter, hastigheter och instrument för att utföra stil överföring mellan två genrer.
MIDI-VAE: Modeling Dynamics and Instrumentation of Music with Applications to Style Transfer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}