music transformer: generating music with long-term structure

音乐转换器是一种能够生成具有长期结构的音乐的技术。传统上，音乐生成模型主要依赖于自回归模型，即根据前面的音符预测下一个音符。这种方法很难捕捉到音乐的长期结构，因为它只关注于当前音符与前面音符的关系。

然而，音乐转换器采用了一种全新的方法。它将音乐的生成问题转化为基于自注意力机制的序列到序列问题。自注意力机制允许模型在生成每个音符时考虑到整个音乐序列的信息，而不仅仅是前面的音符。

此外，音乐转换器还引入了一种基于位置编码和层归一化的技术，来增强模型对音乐序列的表征能力和泛化能力。位置编码在序列中为每个位置分配一个向量，以提供位置信息。而层归一化则可以确保模型的每一层都保持相似的输出分布，从而提高模型的训练稳定性和生成效果。

通过这些创新技术的运用，音乐转换器能够更好地捕捉到音乐的长期结构。它可以生成具有旋律、和声和节奏等多个音乐要素的音乐片段，并且这些片段之间能够形成完整的结构，如引言、主题、发展和回旋等。

总之，音乐转换器是一种利用自注意力机制、位置编码和层归一化等技术生成具有长期结构的音乐的方法。它的创新之处在于能够全局考虑音乐序列的信息，并能够生成具有完整结构的音乐片段。这使得音乐转换器成为一个有潜力的工具，在音乐创作和生成领域有着广阔的应用前景。