基于变分自编码器的音乐生成模型

为了让模型生成的音乐更加接近真实音乐,文章提出了一种基于变分自编码器的音乐生成模型。该模型由编码器和解码器两个网络构成。编码器网络采用双向LSTM,可以同时学习过去和未来信息对当前音符的依赖关系,主要用于将输入的音乐信息编码为低维潜在空间中的潜在向量。解码器则对潜在表示进行重构操作,将其解码为新的音乐。最终,文章对所提出方法生成的音乐进行了实验验证,结果证明了该方法的有效性。