使用深度學習自動創作多風格東方音樂;Automatic Multi-Style Oriental Music Composition Using Deep Learning( I )

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題名:	使用深度學習自動創作多風格東方音樂;Automatic Multi-Style Oriental Music Composition Using Deep Learning( I )
作者:	施國琛;林佑政
貢獻者:	國立中央大學資訊工程學系
關鍵詞:	音樂作曲;深度學習;強化式學習;深度學習中的擴散模型;GPT;GAN;模擬退火演算法;隱藏馬可夫模型;和弦;音樂風格;東方音樂生成;Music Composition;Deep Learning;Reinforcement Learning;Diffusion in Deep Learning;GPT;GAN;Simulated Annealing;Hidden Markov Model;Chord Composition;Music Style;Oriental Music Generation
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 17:20:20 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	以西方音樂為主的自動作曲系統，雖然可以產生悅耳的歌曲，但沒有辦法確切的做出台灣風格的音樂。台灣音樂喜好者，應該有本土化的音樂作曲系統。對音樂治療，娛樂，教育，推廣，都會有幫助。應用場域可涵蓋音樂治療，傳統戲曲教學，遊戲音樂生成，影視配樂製作，並可以促進跨界合作，為相關行業帶來可觀的經濟效益。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊工程學系] 研究計畫

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