典型文献
基于多Transformer网络协同生成的自动作曲
文献摘要：
多音轨的自动作曲算法需要同时兼顾单条序列的连贯性与多个序列之间的和谐程度.以往工作通常选择合并序列或并行多生成器两种方案,它们都无法同时完全捕获音符之间的依赖关系以及做到单条序列的连续性.提出了MuseTransformer框架,其包括由多个Transformer组成的生成器池模块,并设计了多生成器的异步执行策略与同步机制,以确保细粒度依赖关系的捕获.在乐谱的序列表示方面,提出了关键位置符号(Key Position Symbol,KPS)以提高表示效率.多种音乐领域评价指标的实验结果表明,所提模型生成的多轨序列之间在和谐程度、连贯性以及序列表示空间效率上,均等同或优于其他先进方法.
文献关键词：
音乐生成;序列表示;序列模型
中图分类号：
作者姓名：
王嵩超;李金龙
作者机构：
中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230026
文献出处：
引用格式：
[1]王嵩超;李金龙-.基于多Transformer网络协同生成的自动作曲)[J].网络安全与数据治理,2022(05):51-58
A类：
多音轨,MuseTransformer
B类：
网络协同,作曲,要同,单条,连贯性,选择合并,多生,生成器,音符,依赖关系,异步,执行策略,同步机制,细粒度,乐谱,序列表示,关键位置,Key,Position,Symbol,KPS,模型生成,多轨,空间效率,等同,音乐生成,序列模型
AB值：
0.399571
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
