AI Composition（AI作曲）论文翻译&分析：Attentional networks for music generation：2020

Attentional networks for music generation

• 摘要

  • 相关知识

  • • 基于注意力机制的LSTM
    • 双向LSTM

  • 提出的方法论

  • • 预处理
    • 借助基于注意力机制的LSTM进行音乐生成

  • 实验与结果

  • • 数据集
    • 结果分析

  • 参考文献

Abstract

研究者采用融合注意力机制的双向长短期记忆网络（Bi-Directional LSTM）来进行爵士风格音乐的生成，并通过实验验证了结合注意力机制的双向LSTM在音乐生成任务中具有良好的效果。该模型的输入为MIDI格式的原始乐曲，经过由512层构成的基于注意力机制的双向LSTM网络处理后，再通过一个LSTM模块对输出结果进行平滑处理，从而生成连贯的音符序列。

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Attention Based LSTM

注意力机制作为一项新兴的研究成果，能够有效应对音乐生成过程中的关键难题。相较于传统LSTM模型的输出方式，引入注意力机制后的LSTM具备聚焦特定时间片段特征的能力，并基于这些特征生成相应的输出内容。

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