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从旋律音符序列到音高的word2vec应用
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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
该研究提出了MelodyGLM，一个多任务预训练框架，能够生成具有长期结构的旋律。通过使用melodic n-gram和长跨度抽样策略，构建了一个包含40万旋律片段的数据集。评估结果表明，MelodyGLM在旋律质量上显著优于传统方法，接近人类创作水平。
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关键要点
- 该研究提出了MelodyGLM，一个多任务预训练框架，用于生成带有长期结构的旋律。
- 研究使用melodic n-gram和长跨度抽样策略来创建本地和全局填充任务。
- 构建了一个包含超过40万旋律片段的大规模符号旋律数据集，用于大规模预训练和领域特定的n-gram词典构建。
- 主观和客观评估结果表明，MelodyGLM在旋律连续性、节奏性、结构性和整体质量方面显著优于传统方法。
- MelodyGLM在旋律填充任务上几乎与人类创作的旋律的质量相媲美。
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