고차원 시퀀스에서 시간적 의존성 모델링: 다성음 음악 생성 및 전사에의 응용

우리는 다성음 음악의 기호 시퀀스를 완전히 일반적인 피아노 롤 표현에서 모델링하는 문제를 조사합니다. 우리는 순환 신경망에 조건부로 설정된 분포 추정기 기반의 확률적 모델을 소개하며, 이 모델은 고차원 시퀀스에서 시간적 의존성을 발견할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 우리의 접근 방식은 다양한 실제 데이터셋에서 많은 전통적인 다성음 음악 모델을 능가합니다. 또한, 우리의 음악 언어 모델이 기호 사전으로 작용하여 다성음 트랜스크립션의 정확도를 향상시키는 방법을 보여줍니다.