AMT-APC：自动将原始音频轨道转换成钢琴伴奏的MIDI格式

AMT-APC简介

AMT-APC是由Musashino University的数据科学学院开发的自动钢琴伴奏生成算法。该算法通过微调一个先进的自动音乐转录（AMT）模型来提高钢琴伴奏的表达力和对原始音轨的忠实度。AMT-APC利用深度学习技术，能够精确捕捉和再现音乐的声学特征，从而生成与原曲高度相似的钢琴伴奏。这一创新方法在音乐生成领域展现了显著的准确性和潜力。

AMT-APC主要功能

1. 自动钢琴伴奏生成：AMT-APC能够自动将原始音频轨道转换成钢琴伴奏的MIDI格式，无需人工干预。
2. 高准确性：通过微调预训练的AMT模型，AMT-APC能够高度准确地再现原始音轨的细节和特征。
3. 风格适应性：引入风格向量，使模型能够根据不同的演奏风格生成多样化的钢琴伴奏。
4. 深度学习应用：利用深度学习技术，特别是Transformer架构，来处理和生成音乐数据。

AMT-APC技术原理

1. AMT模型微调：AMT-APC基于一个预训练的AMT模型，通过微调来适应自动钢琴伴奏的生成任务。
2. 双目标转录：使用onsets-frames模型，将音频信号转换为类似于钢琴卷的二维矩阵，以准确预测钢琴音符。
3. 层次化模型结构：采用hFT-Transformer作为基础模型，该模型包含两个主要层次，分别输出onsets、offsets、frames和velocities。
4. 风格向量：通过分析MIDI文件中的节奏、力度和音高分布，提取出一个连续的风格向量，用于指导模型生成特定风格的钢琴伴奏。
5. 损失函数优化：在训练过程中，通过计算原始音频和生成的钢琴伴奏之间的相似度，优化模型参数以提高准确性。
6. 数据集构建：构建包含原始音频和对应钢琴伴奏MIDI的数据集，用于模型的训练和评估。
7. 模型评估：使用Cover Song Identification (CSI)模型来评估生成的钢琴伴奏与原始音轨的相似度，确保生成的伴奏质量。

AMT-APC应用场景

1. 音乐教育：教师可以使用AMT-APC为学生生成各种风格的钢琴伴奏，帮助他们练习和理解音乐结构。
2. 音乐制作：音乐制作人和作曲家可以利用AMT-APC快速生成钢琴伴奏，作为创作过程中的初步草稿或灵感来源。
3. 现场表演：艺术家可以在现场表演中使用AMT-APC生成的伴奏，为观众提供更加丰富和动态的音乐体验。
4. 音乐软件和应用：音乐应用程序可以集成AMT-APC，让用户能够自定义和生成个性化的钢琴伴奏，增加互动性和娱乐性。
5. 音乐研究：研究人员可以利用AMT-APC分析不同风格和时期的音乐作品，研究音乐表达和演奏技巧的演变。
6. 音乐疗法：在音乐疗法中，治疗师可以利用AMT-APC为患者定制舒缓或激励的钢琴伴奏，辅助心理治疗和情绪调节。

AMT-APC项目入口

• 官方项目主页：https://misya11p.github.io/amt-apc/
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2409.14086