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音乐的基础模型：一项调查
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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
本文讨论了生成符号音乐作品的人工智能系统中模拟音乐结构的重要性和挑战性，介绍了符号方法到深度学习方法的技术演变，评述了新兴技术“子任务分解”，并讨论了进展和未来方向。
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关键要点
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模拟音乐结构在生成符号音乐作品的人工智能系统中至关重要但具有挑战性。
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技术演变从符号方法到深度学习方法，利用计算和数据的强大能力。
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新兴技术'子任务分解'将音乐生成分解为独立的高级结构规划和内容创作阶段。
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系统通过提取旋律的骨架或结构模板来引导生成过程，纳入音乐知识或神经符号方法。
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在主题和重复方面取得了进展，但在模拟人类作曲家风格下的细微主题发展仍然困难。
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概述了几个关键的未来方向，以实现结合所有考察时期方法的协同效益。
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