Generera musik har några anmärkningsvärda skillnader från att generera bilder och videor. För det första är musik en tidskonst som kräver en temporal modell. För det andra är musiken vanligtvis sammansatt av flera instrument/tracks, med nära interaktion med varandra. Varje spår har sin egen temporal dynamik, men kollektivt utvecklas de med tiden beroende av varandra. Slutligen, för symbolisk domän musik generation, den riktade utdata är sekvenser av diskreta musikaliska händelser, inte kontinuerliga värden. I detta dokument föreslår och studerar vi tre generativa kontrariska nätverk (Gans) för symbolisk-domänisk multi-track musik generation, med hjälp av en datauppsättning av 127,731 MIDI barer av pop / rock musik. De tre modellerna, som skiljer sig åt i det underliggande modellantagandet och följaktligen nätverksarkitekturen, kallas för störningsmodellen, tonsättarmodellen respektive hybridmodellen. Vi föreslår några intra-track och inter-track objektiva mått för att undersöka och jämföra deras generation resultat, utöver en subjektiv utvärdering. Vi visar att våra modeller kan lära sig av de bullriga MIDI-filerna och generera sammanhängande musik av fyra barer direkt från grunden (dvs. utan mänskliga ingångar). Vi föreslår också förlängningar av våra modeller för att underlätta skapandet av mänsklig-AI-kooperativ musik: med tanke på pianobanan komponerad av människan kan vi skapa ytterligare fyra spår i gengäld för att följa med den.
MuseGAN REF är ett generativt kontradiktoriskt nätverk som genererar symbolisk multi-track musik.
MuseGAN: Symbolic-domain Music Generation and Accompaniment with Multi-track Sequential Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}