"符号音乐的表征学习 - 马蒂厄·普朗 - 索邦大学 - 2021年 - 表征学习、音乐象征、学位论文、HAL开放获取、音乐科技" 这篇博士学位论文《符号音乐的表征学习》由马蒂厄·普朗撰写,并在2021年由索邦大学发表。该论文主要探讨了如何在符号音乐领域应用表征学习技术,以创建有效的音乐嵌入空间。作者通过深入研究和实验,尝试将深度学习和自然语言处理领域的先进方法应用于音乐表示。 表征学习是现代人工智能中的一个关键概念,它涉及从原始数据中学习有意义的、可解释的特征表示。在音乐领域,这通常意味着将复杂的音乐结构,如音符序列、旋律、节奏和和声,转换为低维度的向量空间,使得机器能够理解和操作这些音乐元素。普朗的论文特别关注了在符号音乐(即以数字形式表示的音乐)上的表征学习,这是音乐信息检索和音乐生成等任务的基础。 论文中提到了两种方法来学习符号音乐的表示。第一种方法受到自然语言处理的启发,采用预测任务来学习音乐特征。这种预测任务可能包括音乐序列的下一个音符预测或者更复杂的结构预测,以捕获音乐的内在规律和模式。第二种方法是利用变分自动编码器(VAE),这是一种生成模型,可以学习到潜在的音乐表示空间,允许对音乐进行有意义的变换和采样。 普朗提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的嵌入模型,该模型引入了一种新颖的自调制分层注意力机制。这种机制允许模型在不同层次上关注音乐序列的不同方面,从而更好地捕捉音乐的局部和全局结构。这样的模型设计有助于提升音乐表示的质量,使得学习到的音乐特征更适合于后续的音乐分析、生成或推荐任务。 这篇论文为音乐科技领域提供了一种新的视角,即利用深度学习技术来解析和理解符号音乐,这对于音乐信息处理和音乐创作有着重要的意义。通过这种方法,研究人员和开发者可以构建更智能的音乐系统,例如自动作曲软件或音乐推荐平台,进一步推动音乐与科技的融合。
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