基于和弦条件的歌曲生成的端到端方法
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了现有歌曲生成方法在音乐表现控制方面的不足,通过引入和弦这一重要音乐组成概念,增强了歌曲生成网络的效果。提出的和弦条件歌曲生成器(CSG)结合了动态权重序列的跨注意力机制,使生成的歌曲在音乐表现和控制精度上显著优于其他方法。
本研究提出了文本到歌曲合成的新任务,使用Melodist方法结合歌声和伴奏生成。通过预训练学习解决了数据稀缺问题,评估结果显示Melodist能够合成质量和风格一致的歌曲。
本研究解决了现有歌曲生成方法在音乐表现控制方面的不足,通过引入和弦这一重要音乐组成概念,增强了歌曲生成网络的效果。提出的和弦条件歌曲生成器(CSG)结合了动态权重序列的跨注意力机制,使生成的歌曲在音乐表现和控制精度上显著优于其他方法。
本研究提出了文本到歌曲合成的新任务,使用Melodist方法结合歌声和伴奏生成。通过预训练学习解决了数据稀缺问题,评估结果显示Melodist能够合成质量和风格一致的歌曲。