音乐创作的最佳机器学习模型是什么?

人工智能 神经网络 机器学习 循环神经网络 参考请求 生成模型
2021-11-02 02:24:19

用于创作音乐的最佳机器学习模型是什么?那里有关于这个主题的一些好的研究论文(或书籍)吗?

我会说,如果我使用神经网络,我会选择循环网络,因为它需要有时间、和弦进行等概念。

我也想知道损失函数会是什么样子,以及如何给 AI 提供他们通常需要的反馈。

2个回答

其中有几个。我发现的最新内容来自 DeepMind:现实音乐生成的挑战:大规模建模原始音频这个视频对它进行了很好的分析。

我也是神经网络架构游戏的新手,但根据我目前所学到的知识,我认为你有一些不错的选择可供选择。

循环神经网络 (RNN) 将是一种标准方法,但如果您正在寻找更强大的东西,您可以研究长期短期记忆网络(LSTM)。神经元对过去的事件有记忆,以后可以回忆起来。它是 RNN 的一个子集。

也许您可以更进一步,使用卷积神经网络(CNN)。到目前为止,这些类型的网络在图像识别方面已经非常成功。您可以将歌曲片段抽象为图像。每个像素都可以是时间的进展,像素的值可以是实际的音符。

另请查看本文,以全面了解几种不同的神经网络类型。