Abstrakt. I det här dokumentet introducerar vi nya metoder och diskuterar resultat av textbaserade LSTM-nätverk (Long Short-Term Memory) för automatisk musikkomposition. Det föreslagna nätverket är utformat för att lära sig relationer inom textdokument som representerar ackordprogressioner och trumspår i två fallstudier. I experimenten visar word-RNNs (Recurrent Neural Networks) goda resultat för båda fallen, medan karaktärsbaserade RNNs (char-RNNs) bara lyckas lära sig ackordprogressioner. Det föreslagna systemet kan användas för helautomatisk komposition eller som halvautomatiska system som hjälper människor att komponera musik genom att kontrollera en mångfald parameter av modellen.
Choi m.fl. REF föreslår en textbaserad LSTM som lär sig relationer inom textdokument som representerar ackordprogression.
Text-based LSTM networks for Automatic Music Composition