面向自动音乐生成的深度递归神经网络方法

摘要：

本文介绍了基于字符级长短期记忆网络(LSTM)计算机音乐生成方法,并分析了其不同网络结构在计算机音乐生成的效果.与现有的方法相比,基于字符级递归神经网络的音乐生成算法的优点是可以实现端到端训练,网络结构简单直观.本文方法的一种更为有意义的特征在于,音乐旋律无需通过繁琐的特征工程来获得,而是直接通过LSTM网络的学习自动获得.通过实验验证发现,不同LSTM网络结构在经过合适的训练之后均能够生成具有明显旋律的音乐序列.

关键词：深度学习、递归神经网络、长短期记忆网络、音乐生成

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目NSFC 61203273;江苏省高校青年基金项目16KJD510002;江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程基金

在线出版日期：2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2412-2416