计算机应用研究

作者：范纯龙,张振鑫,丁三军,滕一平,王翼新,

单位：1.沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136；2.辽宁省大规模分布式系统实验室,沈阳110136；3.沈阳飞机设计研究所,沈阳110035；

关键词：音乐生成,变分自编码器,深度学习,交互式生成,

基金：国家自然科学基金资助项目(61902260)；；

现有的交互式神经音乐生成方法主要存在控制模式不灵活、数据标注困难以及模型难以优化等问题。针对这些问题，提出了一种基于变分自编码器（VAE）的无监督交互式旋律生成方法。通过为VAE引入显式的旋律轮廓条件推理学习，实现了对生成旋律局部与全局特征的灵活控制。实验表明，该方法易于优化且具有良好的旋律局部与全局特征的控制能力。通过对大量生成样本的分析，证明了模型从音乐数据中学习到了有用的音乐知识。

来源：2021年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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