HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

نمذجة الارتباطات الزمنية في التسلسلات ذات الأبعاد العالية: تطبيق على إنشاء ونسخ الموسيقى البوليفونية

Nicolas Boulanger-Lewandowski; Yoshua Bengio; Pascal Vincent
نمذجة الارتباطات الزمنية في التسلسلات ذات الأبعاد العالية: تطبيق على إنشاء ونسخ الموسيقى البوليفونية
الملخص

نقوم بدراسة مشكلة نمذجة التسلسلات الرمزية للموسيقى البوليفرنية في تمثيل عام تمامًا على شكل لفائف البيانو (piano-roll representation). نقدم نموذجًا احتماليًا يستند إلى مقدّرات التوزيع المشروطة بشبكة عصبية متكررة (recurrent neural network) قادرة على اكتشاف الارتباطات الزمنية في تسلسلات ذات أبعاد عالية. يتفوق نهجنا على العديد من النماذج التقليدية للموسيقى البوليفرنية في مجموعة متنوعة من قواعد البيانات الواقعية. نوضح كيف يمكن أن يخدم نموذج اللغة الموسيقية لدينا كسابقة رمزية لتحسين دقة الترجمة البوليفرنية (polyphonic transcription).

نمذجة الارتباطات الزمنية في التسلسلات ذات الأبعاد العالية: تطبيق على إنشاء ونسخ الموسيقى البوليفونية | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI