ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC

13 12 0

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

1 / 13 trang

THÔNG TIN TÀI LIỆU

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Phạm Ngọc Anh Trang 21025065 ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC BÁO CÁO MÔN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO NÂNG CAO Ngành Khoa học máy tính HÀ NỘI 2022 Tóm tắt – Sáng tác nhạc tự động trong những năm gần đây đã trở thành một chủ đề khá phổ biến trong lĩnh vực học máy Quá trình tự động hóa này giúp ích không nhỏ cho các nhà soạn nhạc bằng cách truyền cảm hứng hoặc hỗ trợ công việc của họ Nó cũng có thể được sử dụng để hướng dẫn, giúp những người yê.

Ngày đăng: 18/05/2022, 14:01

Xem thêm:

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1: Mô hình cho bài toán sinh nhạc tự động - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **Hình 1** Mô hình cho bài toán sinh nhạc tự động (Trang 3)

Hình 2: Tiến trình minh họa cách một chuỗi thông tin từ dạng MIDI (bên trái, hiển thị dưới dạng cuộn piano) được chuyển đổi thành một chuỗi lệnh (bên phải) theo cách tác giả Oore và cộng sự [17] - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **Hình 2** Tiến trình minh họa cách một chuỗi thông tin từ dạng MIDI (bên trái, hiển thị dưới dạng cuộn piano) được chuyển đổi thành một chuỗi lệnh (bên phải) theo cách tác giả Oore và cộng sự [17] (Trang 4)

Đường ngang trên cùng của trong hình 3 thể hiện "trạng thái ô", là ô nhớ giúp ghi nhớ thông tin quan trọng theo thời gian - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — ng ngang trên cùng của trong hình 3 thể hiện "trạng thái ô", là ô nhớ giúp ghi nhớ thông tin quan trọng theo thời gian (Trang 4)

Hình 4: Mạng Transformer gốc[21] - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **Hình 4** Mạng Transformer gốc[21] (Trang 5)

Từ mô hình Transformer ban đầu được đề xuất trong [21], đối với mỗi chỉ số lẻ trên vectơ đầu vào, tạo một vectơ bằng hàm cos, và tạo vectơ bằng hàm sin cho các vectơ đầu vào còn lại, sau đó thêm các vectơ mới tạo đó vào khối nhúng tương ứng - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — m ô hình Transformer ban đầu được đề xuất trong [21], đối với mỗi chỉ số lẻ trên vectơ đầu vào, tạo một vectơ bằng hàm cos, và tạo vectơ bằng hàm sin cho các vectơ đầu vào còn lại, sau đó thêm các vectơ mới tạo đó vào khối nhúng tương ứng (Trang 6)

Hình 5: Thêm thông tin mã hóa vị trí - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **Hình 5** Thêm thông tin mã hóa vị trí (Trang 6)

Hình 7: Cấu trúc của khối giải mã - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **Hình 7** Cấu trúc của khối giải mã (Trang 7)

Như trong hình 8, chuỗi đầu vào của khối mã hóa là chuỗi đã đào tạo với thông tin cuối cùng bị che khuất, còn chuỗi đầu vào của khối giải mã là chuỗi đầu ra trước đó của mô hình, là toàn bộ chuỗi đào tạo được dịch chuyển bởi một vị trí, vì vậy thông tin v - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — h ư trong hình 8, chuỗi đầu vào của khối mã hóa là chuỗi đã đào tạo với thông tin cuối cùng bị che khuất, còn chuỗi đầu vào của khối giải mã là chuỗi đầu ra trước đó của mô hình, là toàn bộ chuỗi đào tạo được dịch chuyển bởi một vị trí, vì vậy thông tin v (Trang 8)

Bảng 1: Lưu trữ vị trí về khoảng cách - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **Bảng 1** Lưu trữ vị trí về khoảng cách (Trang 9)

Hình 9: So sánh độ chính xác của mô hình LSTM và Music Transformer trên bộ dữ liệu Maestro V1.0.0 - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **Hình 9** So sánh độ chính xác của mô hình LSTM và Music Transformer trên bộ dữ liệu Maestro V1.0.0 (Trang 10)

Hình 10: So sánh giá trị hàm mất mát của mô hình LSTM và Music Transformer trên bộ dữ liệu Maestro V1.0.0 - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **Hình 10** So sánh giá trị hàm mất mát của mô hình LSTM và Music Transformer trên bộ dữ liệu Maestro V1.0.0 (Trang 10)

Trong ví dụ tại hình 11 và hình 12, đoạn nhạc điều kiện được cắt ra từ một bài biểu diễn piano cổ điển, kéo dài khoảng 6000 sự kiện, đoạn nhạc sau đó là do mô hình sinh ra - ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU TRONG SÁNG TÁC NHẠC — **rong** ví dụ tại hình 11 và hình 12, đoạn nhạc điều kiện được cắt ra từ một bài biểu diễn piano cổ điển, kéo dài khoảng 6000 sự kiện, đoạn nhạc sau đó là do mô hình sinh ra (Trang 12)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN