探索用于生成音乐可解释人工智能的变分自动编码器结构、配置和数据集
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇论文通过对不同组合的 Variational Auto-Encoder 模型、AI 模型的潜在空间配置和训练数据集进行系统研究，表明 MeasureVAE 在音乐生成性能方面具有更好的重构表现，AdversarialVAE 在音乐属性独立性方面表现更好。结果展示了 MeasureVAE...
研究了不同组合的VAE模型和AI模型的潜在空间配置和训练数据集，发现MeasureVAE在音乐生成方面具有更好的重构表现，AdversarialVAE在音乐属性独立性方面表现更好。建议使用MeasureVAE生成跨流派音乐时选择4个正则化维度的32或64个潜在空间尺寸。这些结果可用于选择和配置AI模型、音乐特征和数据集以实现更易理解的音乐生成。
