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小規模データセットでの楽曲生成におけるLSTMとTransformerの比較
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230038
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230038f5080600-6ed7-4d7f-a7fd-32ad38520a12
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-1T-03.pdf (1.0 MB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 小規模データセットでの楽曲生成におけるLSTMとTransformerの比較 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 工学院大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 工学院大 | ||||||||||
| 著者名 |
千羽, 雄樹
× 千羽, 雄樹
× 小林, 亜樹
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 自動楽曲生成モデルにおいて2019 年に Google が発表した、自身が開発した ディープニューラルネットワークモデル の「Transformer」を利用した自動楽曲生成プログラム「Music Transformer」により、以前にはできなかった「フレーズの繰り返し」、「フレーズの終わりの自然さ」などの表現が可能になった。本研究では限られた小規模のデータセットで学習を行い楽曲を生成すると、Transformerが表現できるようになった特徴が出現するのか、これまでメジャーだった自動楽曲生成モデルよりも好まれる楽曲が生成されるのかを、Transformer発表前に主に使われていた自動楽曲生成モデルである「LSTM」と比較する。 | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 487-488, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
