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基于强化学习引导预训练模型的情感音乐生成
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作者 沈哲旭 谢心洛 +2 位作者 殷皓 杨亮 林鸿飞 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期336-343,共8页
生成具有特定情感的音乐是可控音乐生成的一个重要子任务。以往的监督学习方法需要依赖带有情感标注的音乐数据集,且存在训练目标与模型优化目标不一致的问题。本文提出了一种强化学习引导的情感音乐生成方法,使用训练好的符号音乐情感... 生成具有特定情感的音乐是可控音乐生成的一个重要子任务。以往的监督学习方法需要依赖带有情感标注的音乐数据集,且存在训练目标与模型优化目标不一致的问题。本文提出了一种强化学习引导的情感音乐生成方法,使用训练好的符号音乐情感分类模型对生成的音乐进行打分,以此作为强化学习的反馈来优化基于GPT-2的自回归音乐生成模型。该方法突破了数据集标注的限制,能够在曲风流派和数据类型相似的无标注符号音乐数据集上训练模型进行情感音乐生成。客观和主观评价结果表明,本文提出的方法可以生成与指定情感类别相匹配的高质量音乐。 展开更多
关键词 音乐生成 预训练模型 强化学习 音乐情感
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