Artificial Composition of Multi-Instrumental Polyphonic Music

Abstract

David Samuel We propose a generative model for artificial composition of both classical and popular music with the goal of producing music as well as humans do. The problem is that music is based on a highly sophisticated hierarchical structure and it is hard to measure its quality automatically. Contrary to other's work, we try to generate a symbolic representation of music with multiple different instruments playing simultaneously to cover a broader musical space. We train three modules based on LSTM networks to generate the music; a lot of effort is put into reducing high complexity of multi-instrumental music representation by a thorough musical analysis. Our work serves mainly as a proof-of-concept for music composition. We believe that the proposed preprocessing techniques and symbolic representation constitute a useful resource for future research in this field. 1

David Samuel Představujeme generativní model pro skládání klasické i populární hudby, jehož cílem je vytvářet hudbu na lidské úrovni. Hlavní překážkou je její složitá hierarchická struktura a absence rozumného automatického vyhodnocení její kvality. Na rozdíl od ostatních prací na podobné téma se snažíme generovat symbolickou reprezentaci hudby o více nástrojích hrajících současně, abychom pokryli širší hudební spektrum. Pro samotné skládání využíváme tři moduly založené na LSTM neuronových sítích; velké úsilí je vynaloženo na zjednodušení vstupní hudební reprezentace důkladnou analýzou dostupných dat. Naše práce slouží především jako ukázka toho, že současné technologie umožňují skládání hudby. Věříme, že námi navržený hudební analyzátor a generátor poslouží jako základ pro další výzkum v této oblasti. 1