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신경망을 이용하여 음악 오디오를 직접 생성하는 것은 구조를 여러 측면에서 일관되게 모델링해야 하기 때문에 잘 알려지지 않은 과제입니다. 다행히도, 대부분의 음악은 고도로 구조화되어 있으며, 음악 도구에서 연주되는 이산적인 음표 이벤트로 나타낼 수 있습니다. 여기에서는 음표를 중간 표현으로 사용함으로써, 우리는 교향적인 음악 구조를 갖는 오디오를 기록, 작곡 및 합성할 수 있는 모델을 훈련시켜서, 시간을 통해 여섯 주문의 스케일 (~0.1 ms에서 ~100 s까지)에 걸쳐 있는 과정을 Wave2Midi2Wave라고 부릅니다. 이 예술의 대규모 발전은 172시간 이상의 뛰어난 피아노 연주를 정밀한 (~3 ms) 음표 라벨과 오디오 파형 간의 시간 간격을 가지고 수집한 새로운 MAESTRO (MIDI와 오디오 편집된 동기화 트랙 및 조직을 위한) 데이터셋 출시로 가능하게 합니다. 이 네트워크들과 함께 우리는 음악에 대한 새롭고 표현력이 풍부하며 해석 가능한 신경 모델을 생성하기 위한 유망한 접근 방식을 제시합니다.
Hawthorne et al. (Mon,) 이 질문을 연구했습니다.
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