Research on AI music generation and melody optimization based on topological sorting algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, DAG is utilized to represent the dependencies between musical features, and a topological sorting algorithm based on layer order relationships is used as the sampling algorithm for AI music generation models.The feature de-entanglement mechanism of VAE is utilized to learn multiple feature representations, and Transformer-XL is used as the encoder and decoder of the model to design the Control-VAE model that manipulates the latent variable representations to change the music structure.Statistical autocorrelation coefficients, spectral analysis, and diversity autoassessment metrics data were used to evaluate the model performance in terms of three dimensions: melody, timbre, and diversity.The feasibility of Control-VAE model AI music generation and melody optimization is examined through the evaluation of practical application effects.The results show that the autocorrelation coefficients and frequency amplitudes of the music generated by Control-VAE model are basically consistent with the original music, and reach human-like PPL values, seIf-BLEU values and Zipf coefficients near p=0.95.The music pieces generated by Control-VAE model have a certain degree of musicality, and the melody-optimized music is clear, accurate and novel and interesting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».