- 作者：音樂學院
- 時間：2022-08-26
- 點擊：2739
- 來源：音樂學院
近日，我校音樂學院青年教師李佳佳在國際權(quán)威期刊《IEEE Access》（SCI索引，中科院二區(qū)Top，影響因子: 4.34）上發(fā)表題為“A Fuzzy Training Framework for Controllable Sequence-to-Sequence Generation”的研究論文，實現(xiàn)了我校在該國際頂級期刊上新的突破！
錄用截圖
該研究在人工智能+音樂的背景下，提出了一種基于采樣懲罰的可控音樂歌詞生成訓練框架。這種框架非常適合中文歌詞生成任務，在給定關(guān)鍵詞的前提下，可以不訓練多個模型的情況下同時支持端到端歌詞生成以及可控歌詞生成，從而達到綠色人工智能的目標。
本研究提出了一種基于模糊訓練框架的音樂歌詞可控生成的方法及系統(tǒng)，在訓練框架中采用兩種模式進行交叉生成訓練。對目標序列進行采樣以模擬給定的受限詞，同時在損失上對這些采樣詞施加額外的懲罰。模糊訓練框架使得模型同時支持非限制和受限的音樂歌詞生成，大大減少了額外的訓練時間消耗。并且由于模糊訓練框架將受限詞的約束體現(xiàn)在模型結(jié)構(gòu)以及訓練損失上，而無需擴大搜索空間，因此推理速度有很大的提升，極大地提高了音樂歌詞可控生成的實用性。
IEEE全稱Institute of Electrical and Electronics Engineers，是美國的一個電子技術(shù)與信息科學工程師協(xié)會，也是當前世界上最大的非營利性專業(yè)技術(shù)學會，會員人數(shù)超過40萬人，遍布全球160多個國家。在電氣、電子、計算機工程和科學有關(guān)的開發(fā)和研究，制定了900+的行業(yè)標準，現(xiàn)在已經(jīng)是國際影響力巨大的學術(shù)組織。
李佳佳，女，中國音協(xié)“西方音樂史學會”會員。曾師從武漢音樂學院音樂學系田可文教授，攻讀西方音樂史，獲文學碩士學位。現(xiàn)為漢口學院音樂學院青年教師。研究方向包括中國傳統(tǒng)音樂、中西音樂的交流、以及人工智能音樂創(chuàng)作。
