PAPER

2016.12.19 Up

Posted by Nao Tokui

DeepBach: a Steerable Model for Bach chorales generation by Gaëtan Hadjeres, François Pachet

DeepBach: a Steerable Model for Bach chorales generation  by Gaëtan Hadjeres, François Pachet

DeepBachという名前が示す通り、バッハの賛美歌を学習した統計的なモデルでバッハ風の楽曲を生成する. バッハの賛美歌曲 352曲とそれを転調させたもの2503曲を元に、ニューラルネットワークを学習。メロディーを与えるとバッハ風にハーモナイズされた他の3つのパートが生成される. 生成された楽曲がどのくらいオリジナルのバッハの楽曲に近いかをテストするために、400名のプロのミュージシャンや音楽を学ぶ学生を含む1600人以上を対象にテストを実施. 50%前後の割合で、オリジナルだと間違う程度の精度で楽曲を生成できていることがわかった。

This paper introduces DeepBach, a statistical model aimed at modeling polyphonic music and specifically four parts, hymn-like pieces. We claim that, after being trained on the chorale harmonizations by Johann Sebastian Bach, our model is capable of generating highly convincing chorales in the style of Bach. We evaluate how indistinguishable our generated chorales are from existing Bach chorales with a listening test.

DeepBachによって生成された賛美歌