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通过注意力变换网络改进打击乐机器人
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种适用于多声部音乐生成的神经网络模型Choir Transformer，引入了相对位置注意力机制，提出了适用于多声部音乐生成的音乐表示方法。实验证明其性能超过了之前最先进的准确率达到4.06%。
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关键要点
- 提出了一种适用于多声部音乐生成的神经网络模型 Choir Transformer。
- 引入了相对位置注意力机制以更好地建模音乐的结构。
- 提出了适用于多声部音乐生成的音乐表示方法。
- Choir Transformer 的性能超过了之前最先进的准确率达到 4.06%。
- 实验证明其和巴赫音乐的和声度接近。
- 生成的旋律和节奏可以根据特定输入进行调整，产生不同风格的音乐。
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