人通常通过按音乐形式组织元素来表达音乐思想来创作音乐。但是,对于基于神经网络的音乐生成,由于缺乏音乐形式的标签数据,很难这样做。在本文中,我们开发了Meloform,该系统是使用专家系统和神经网络以音乐形式生成旋律的系统。具体而言,1)我们设计了一个专家系统,可以通过开发从图案到短语的音乐元素到并根据预授予的音乐形式进行重复和变化的部分来生成旋律; 2)考虑到产生的旋律缺乏音乐丰富性,我们设计了一个基于变压器的改进模型,以改善旋律而不改变其音乐形式。 Meloform享有专家系统和通过神经模型的音乐丰富性学习的精确音乐形式控制的优势。主观和客观的实验评估都表明,MeloForm以97.79%的精度生成具有精确的音乐形式控制的旋律,并且在主观评估评分方面的表现优于基线系统0.75、0.50、0.50、0.86和0.89,其结构,主题,丰富性和整体质量和整体质量无需主观评估,而没有主观评估。任何标记的音乐形式数据。此外,Meloform可以支持各种形式,例如诗歌和合唱形式,隆多形式,变异形式,奏鸣曲形式,等等。
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长期以来,流行音乐的一代一直是音乐家和科学家的吸引力。但是,以令人满意的结构自动编写流行音乐仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中,我们建议利用和谐学习的学习来获得结构增强的流行音乐。一方面,和谐,和弦的参与者之一代表了多个音符的谐波集,该音符与音乐的空间结构紧密整合在一起。另一方面,另一个和谐,和弦进步的参与者通常伴随音乐的发展,从而促进了音乐的时间结构。此外,当和弦演变成和弦发展时,质地和形式可以由和谐自然地桥接,这有助于两种结构的共同学习。此外,我们提出了和谐感知的等级音乐变压器(帽子),可以从音乐中适应结构,并使音乐令牌在层次上进行层次相互作用,以增强多层音乐元素的结构。实验结果表明,与现有方法相比,HAT对结构有更好的了解,并且还可以提高产生的音乐的质量,尤其是形式和质地。
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实时音乐伴奏的生成在音乐行业(例如音乐教育和现场表演)中具有广泛的应用。但是,自动实时音乐伴奏的产生仍在研究中,并且经常在逻辑延迟和暴露偏见之间取决于权衡。在本文中,我们提出了Song Driver,这是一种无逻辑延迟或暴露偏见的实时音乐伴奏系统。具体而言,Songdriver将一个伴奏的生成任务分为两个阶段:1)安排阶段,其中变压器模型首先安排了和弦,以实时进行输入旋律,并在下一阶段加速了和弦,而不是播放它们。 2)预测阶段,其中CRF模型基于先前缓存的和弦生成了即将到来的旋律的可播放的多轨伴奏。通过这种两相策略,歌手直接生成即将到来的旋律的伴奏,从而达到了零逻辑延迟。此外,在预测时间步的和弦时,歌手是指第一阶段的缓存和弦,而不是其先前的预测,这避免了暴露偏见问题。由于输入长度通常在实时条件下受到限制,因此另一个潜在的问题是长期顺序信息的丢失。为了弥补这一缺点,我们在当前时间步骤作为全球信息之前从长期音乐作品中提取了四个音乐功能。在实验中,我们在一些开源数据集上训练歌手,以及由中国风格的现代流行音乐得分构建的原始\```````'''aisong数据集。结果表明,歌手在客观和主观指标上均优于现有的SOTA(最先进)模型,同时大大降低了物理潜伏期。
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歌词到融合的生成是歌曲创作的重要任务,并且由于其独特的特征也很具有挑战性:产生的旋律不仅应遵循良好的音乐模式,而且还应与节奏和结构等歌词中的功能保持一致。由于几个问题,这些特征无法通过以端到端学习抒情式映射的神经生成模型来很好地处理:(1)缺乏对齐的抒情式摩托律训练数据,以充分学习抒情液特征结盟; (2)发电中缺乏可控性,无法明确保证抒情特征对齐。在本文中,我们提出了ROC,这是一种新的抒情术的范式,该范式通过一代网络式管道解决了上述问题。具体而言,我们的范式有两个阶段:(1)创建阶段,其中大量音乐是由基于神经的旋律语言模型生成的,并通过几个关键功能(例如和弦,音调,节奏和节奏和节奏)在数据库中索引。结构信息,包括合唱或经文); (2)重新创建阶段,根据歌词的关键功能从数据库中检索音乐作品,并根据构图指南和旋律语言模型分数从数据库中检索音乐作品来重新创建旋律。我们的ROC范式具有多个优点:(1)它只需要未配对的旋律数据来训练旋律语言模型,而不是以前模型中配对的抒情数据。 (2)它在抒情循环的生成中实现了良好的抒情式特征对齐。关于英语和中文数据集的实验表明,ROC在客观和主观指标上都优于先前基于神经的抒情性循环模型。
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符号音乐的生成依赖于生成模型的上下文表示功能,其中最普遍的方法是基于变压器的模型。音乐背景的学习也与音乐中的结构元素,即介绍,诗歌和合唱有关,这些元素目前被研究界忽略了。在本文中,我们提出了一个分层变压器模型,以学习音乐中的多尺度上下文。在编码阶段,我们首先设计了一个片段范围定位层,以将音乐结合到和弦和部分中。然后,我们使用多尺度的注意机制来学习笔记,和弦和部分级别的上下文。在解码阶段,我们提出了一个层次变压器模型,该模型使用精细编码器并行生成部分和粗编码器来解码组合音乐。我们还设计了音乐风格的标准化层,以在生成的部分之间实现一致的音乐风格。我们的模型在两个开放的MIDI数据集上进行了评估,实验表明我们的模型优于当代音乐生成模型。更令人兴奋的是,视觉评估表明,我们的模型在旋律重复使用方面表现出色,从而产生了更现实的音乐。
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即使具有像变形金刚这样的强序模型,使用远程音乐结构产生表现力的钢琴表演仍然具有挑战性。同时,构成结构良好的旋律或铅片(Melody + Chords)的方法,即更简单的音乐形式,获得了更大的成功。在观察上面的情况下,我们设计了一个基于两阶段变压器的框架,该框架首先构成铅片,然后用伴奏和表达触摸来修饰它。这种分解还可以预处理非钢琴数据。我们的客观和主观实验表明,构成和装饰会缩小当前最新状态和真实表演之间的结构性差异,并改善了其他音乐方面,例如丰富性和连贯性。
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Transformers and variational autoencoders (VAE) have been extensively employed for symbolic (e.g., MIDI) domain music generation. While the former boast an impressive capability in modeling long sequences, the latter allow users to willingly exert control over different parts (e.g., bars) of the music to be generated. In this paper, we are interested in bringing the two together to construct a single model that exhibits both strengths. The task is split into two steps. First, we equip Transformer decoders with the ability to accept segment-level, time-varying conditions during sequence generation. Subsequently, we combine the developed and tested in-attention decoder with a Transformer encoder, and train the resulting MuseMorphose model with the VAE objective to achieve style transfer of long pop piano pieces, in which users can specify musical attributes including rhythmic intensity and polyphony (i.e., harmonic fullness) they desire, down to the bar level. Experiments show that MuseMorphose outperforms recurrent neural network (RNN) based baselines on numerous widely-used metrics for style transfer tasks.
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现有的使用变压器模型生成多功能音乐的方法仅限于一小部分乐器或简短的音乐片段。这部分是由于MultiTrack Music的现有表示形式所需的冗长输入序列的内存要求。在这项工作中,我们提出了一个紧凑的表示,该表示可以允许多种仪器,同时保持短序列长度。使用我们提出的表示形式,我们介绍了MultiTrack Music Transformer(MTMT),用于学习多领音乐中的长期依赖性。在主观的听力测试中,我们提出的模型针对两个基线模型实现了无条件生成的竞争质量。我们还表明,我们提出的模型可以生成样品,这些样品的长度是基线模型产生的样品,此外,可以在推理时间的一半中进行样本。此外,我们提出了一项新的措施,以分析音乐自我展示,并表明训练有素的模型学会更少注意与当前音符形成不和谐间隔的注释,但更多地却更多地掌握了与当前相距4N节奏的音符。最后,我们的发现为未来的工作提供了一个新颖的基础,探索了更长形式的多音阶音乐生成并改善音乐的自我吸引力。所有源代码和音频样本均可在https://salu133445.github.io/mtmt/上找到。
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The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.
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在这项工作中,我们提出了一个置换不变的语言模型Symphonynet,作为象征性交响音乐生成的解决方案。我们建议使用基于变压器的自动回归语言模型具有特定的3-D位置嵌入的新型多通道可重复的多磁场(MMR)表示,并模拟音乐序列。为了克服长度溢出在建模超长的交响令牌时,我们还提出了一对经过修改的字节对编码算法(音乐bpe)用于音乐令牌,并引入了一种新颖的线性变压器解码器架构作为骨干。同时,我们通过从输入中掩盖仪器信息来训练解码器将自动编排作为联合任务学习。我们还引入了一个大规模的符号交响数据集,以进行交响曲生成研究的发展。经验结果表明,所提出的方法可以产生连贯,新颖,复杂和和谐的交响曲,作为多轨多训练符号音乐生成的先驱解决方案。
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在本文中,介绍了用于音乐和音乐技术会议(CSMT)组织的数据挑战的数据集。CSMT数据挑战要求参与者识别给定的旋律是否由计算机生成或由人类组成。数据集由两个部分组成:开发数据集和评估数据集。开发数据集仅包含计算机生成的旋转,而评估数据集包含计算机生成的旋律和人类组成的旋律。数据集的目的是通过学习产生的旋律的特征来检查是否可以区分计算机生成的旋律。
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创造像音乐这样的复杂艺术作品需要深刻的创造力。随着深度学习和强大模型(例如变形金刚)的最新进展,自动音乐生成取得了巨大进展。在伴奏的生成环境中,在歌曲中的适当位置创建一个连贯的鼓模式,即使对于经验丰富的鼓手来说,在歌曲中的适当位置也是一项艰巨的任务。鼓节拍倾向于通过填充或即兴表演的节遵循重复的模式。在这项工作中,我们解决了鼓模式产生的任务,该任务是根据四种旋律乐器演奏的音乐来解决的:钢琴,吉他,贝斯和弦乐。我们将变压器序列用于序列模型来生成在旋律伴奏下进行的基本鼓模式,以发现即兴创作在很大程度上不存在,这可能归因于其在训练数据中的预期相对较低的表示。我们提出了一种新颖的功能,以捕获相对于其邻居的标准中即兴创作的程度。我们训练一个模型,以预测旋律伴奏曲目的即兴位置。最后,我们使用一种小说的伯特(Bert)启发的填充体系结构,以学习鼓和旋律的结构,以实现即兴音乐的填充元素。
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在本文中,我们探讨了使用变压器模型自动生成音乐评分的音乐评分的令牌化表示。到目前为止,序列模型与音乐的音乐级(中等等效物)符号表示产生了富有成效的结果。尽管音符级别表示可以包括对验证的足够的信息来重现音乐,但是在符号方面,它们不能包含足够的信息来在视觉上用来代表音乐。音乐评分包含各种音乐符号(例如,谱号,关键签名和笔记),属性(例如,茎方向,光束和绑定),使我们能够视觉上识别音乐内容。但是,这些元素的自动估计尚未全面解决。在本文中,我们首先设计得分令牌表示对应于各种音乐元素。然后,我们训练变压器模型将Note-Level表示转换为适当的音乐表示法。流行钢琴评分的评估表明,该方法在调查的所有12个音乐问题上显着优于现有的方法。我们还探讨了有效的符号级标记表示,以便与模型一起使用,并确定我们所提出的代表产生最可证的结果。
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在具有更好的创造者中,ML和HCI社区的兴趣越来越兴趣,具有更好的生成模型和更直观的界面来控制它们。在音乐中,ML研究人员专注于能够通过增加远程结构和音乐相干性能产生碎片的培训模型,而HCI研究人员则单独关注设计支持用户控制和所有权的转向界面。在这项研究中,我们通过共同的框架来调查模型和用户界面的开发如何对赋予创建权力的重要性,其中目标是创建传播特定图像或想法的音乐(例如,对于音乐中的其他有目的任务而言。创作像建立情绪或为另一个媒体创造陪伴的音乐)。我们的研究区别于它通过作曲家的自我报告的经验来衡量沟通,听众如何通过音乐评估这种通信。在一个评估研究中,用26个作曲家创建100多件音乐和听众提供1000多头对比的比较,我们发现更多的表现力模型和更多的可操纵的接口是重要的和互补方法,可以在通过音乐通信的作曲家中实现差异支持他们的创造性赋权。
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The field of Automatic Music Generation has seen significant progress thanks to the advent of Deep Learning. However, most of these results have been produced by unconditional models, which lack the ability to interact with their users, not allowing them to guide the generative process in meaningful and practical ways. Moreover, synthesizing music that remains coherent across longer timescales while still capturing the local aspects that make it sound ``realistic'' or ``human-like'' is still challenging. This is due to the large computational requirements needed to work with long sequences of data, and also to limitations imposed by the training schemes that are often employed. In this paper, we propose a generative model of symbolic music conditioned by data retrieved from human sentiment. The model is a Transformer-GAN trained with labels that correspond to different configurations of the valence and arousal dimensions that quantitatively represent human affective states. We try to tackle both of the problems above by employing an efficient linear version of Attention and using a Discriminator both as a tool to improve the overall quality of the generated music and its ability to follow the conditioning signals.
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Controllable Text Generation (CTG) is emerging area in the field of natural language generation (NLG). It is regarded as crucial for the development of advanced text generation technologies that are more natural and better meet the specific constraints in practical applications. In recent years, methods using large-scale pre-trained language models (PLMs), in particular the widely used transformer-based PLMs, have become a new paradigm of NLG, allowing generation of more diverse and fluent text. However, due to the lower level of interpretability of deep neural networks, the controllability of these methods need to be guaranteed. To this end, controllable text generation using transformer-based PLMs has become a rapidly growing yet challenging new research hotspot. A diverse range of approaches have emerged in the recent 3-4 years, targeting different CTG tasks which may require different types of controlled constraints. In this paper, we present a systematic critical review on the common tasks, main approaches and evaluation methods in this area. Finally, we discuss the challenges that the field is facing, and put forward various promising future directions. To the best of our knowledge, this is the first survey paper to summarize CTG techniques from the perspective of PLMs. We hope it can help researchers in related fields to quickly track the academic frontier, providing them with a landscape of the area and a roadmap for future research.
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音乐包含超出节拍和措施的层次结构。尽管层次结构注释有助于音乐信息检索和计算机音乐学,但在当前的数字音乐数据库中,这种注释很少。在本文中,我们探讨了一种数据驱动的方法,以自动从分数中提取分层的度量结构。我们提出了一个具有时间卷积网络条件随机字段(TCN-CRF)体系结构的新模型。给定符号音乐得分,我们的模型以良好的形式采用任意数量的声音,并预测了从偏低级别到截面级别的4级层次级别结构。我们还使用RWC-POP MIDI文件来注释数据集,以促进培​​训和评估。我们通过实验表明,在不同的编排设置下,提出的方法的性能优于基于规则的方法。我们还对模型预测进行了一些简单的音乐分析。所有演示,数据集和预培训模型均在GitHub上公开可用。
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The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems, held in Delft on the 2nd of November 2019.
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Many business workflows require extracting important fields from form-like documents (e.g. bank statements, bills of lading, purchase orders, etc.). Recent techniques for automating this task work well only when trained with large datasets. In this work we propose a novel data augmentation technique to improve performance when training data is scarce, e.g. 10-250 documents. Our technique, which we call FieldSwap, works by swapping out the key phrases of a source field with the key phrases of a target field to generate new synthetic examples of the target field for use in training. We demonstrate that this approach can yield 1-7 F1 point improvements in extraction performance.
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Grammatical Error Correction (GEC) is the task of automatically detecting and correcting errors in text. The task not only includes the correction of grammatical errors, such as missing prepositions and mismatched subject-verb agreement, but also orthographic and semantic errors, such as misspellings and word choice errors respectively. The field has seen significant progress in the last decade, motivated in part by a series of five shared tasks, which drove the development of rule-based methods, statistical classifiers, statistical machine translation, and finally neural machine translation systems which represent the current dominant state of the art. In this survey paper, we condense the field into a single article and first outline some of the linguistic challenges of the task, introduce the most popular datasets that are available to researchers (for both English and other languages), and summarise the various methods and techniques that have been developed with a particular focus on artificial error generation. We next describe the many different approaches to evaluation as well as concerns surrounding metric reliability, especially in relation to subjective human judgements, before concluding with an overview of recent progress and suggestions for future work and remaining challenges. We hope that this survey will serve as comprehensive resource for researchers who are new to the field or who want to be kept apprised of recent developments.
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