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Im Bereich der Musikgeneration ist die Erzeugung strukturierter Musik ein äußerst herausforderndes Forschungsthema. Methoden zur Musikgenerierung werden derzeit im euklidischen Raum gelernt und normalerweise als Zeitreihe ohne strukturelle Eigenschaften modelliert, aber aufgrund der Einschränkungen der Zeitreihenrepräsentation im euklidischen Raum ist die hierarchische Struktur der Musik schwer zu erlernen, und die generierte Musik ist schlecht strukturiert. Daher schlägt dieses Papier auf der Grundlage der hyperbolischen Theorie ein Hyperbolic Music Transformer-Modell vor, das die Hierarchie in der Musik berücksichtigt und die strukturierten Komponenten der Musik im hyperbolischen Raum modelliert. Gleichzeitig wird, um dem Netzwerk genügend Kapazität zu geben, um Musikdaten mit hierarchischer und leistungsregelmäßiger Struktur zu lernen, ein hyperbolischer Aufmerksamkeitsmechanismus vorgeschlagen, der eine Erweiterung des Aufmerksamkeitsmechanismus im hyperbolischen Raum ist, basierend auf der Definition des Hyperboloids und des Klein-Modells. Subjektive und objektive Experimente zeigen, dass das in diesem Papier vorgeschlagene Modell in der Lage ist, hochwertige Musik mit Struktur zu generieren.
Huang et al. (Sun,) untersuchten diese Frage.