På senare år har neurala nätverk använts för att generera symboliska melodier. Den långsiktiga strukturen i melodin har dock inneburit stora svårigheter att utforma en bra modell. I detta papper presenterar vi ett hierarkiskt återkommande neuralt nätverk för melodigeneration, som består av tre Long-Short-Term-Memory (LSTM) subnätverk som arbetar på ett grovt till fint sätt längs tiden. De tre undernätverken genererar barprofiler, taktprofiler och anteckningar i sin tur, och utmatningen av undernätverken på hög nivå matas in i undernätverken på låg nivå, vilket tjänar som vägledning för att generera de finare tidsskalade melodikomponenterna i undernätverk på låg nivå. Två mänskliga beteendeexperiment visar fördelen med denna struktur över en lager LSTM som försöker lära sig alla dolda strukturer i melodier. Jämfört med de toppmoderna modellerna MidiNet (Yang, Chou och Yang 2017) och MusicVAE (Roberts et al. 2018), det hierarkiska återkommande neurala nätverket producerar bättre melodier utvärderas av människor.
En hierarkisk RNN för melodigeneration föreslås i REF, som innehåller tre LSTM-undernätverk.
A Hierarchical Recurrent Neural Network for Symbolic Melody Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}