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15.10.2018 | Deep learning for music and audio

Towards a Deep Improviser: a prototype deep learning post-tonal free music generator

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications
Autoren:
Roger T. Dean, Jamie Forth
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (https://​doi.​org/​10.​1007/​s00521-018-3765-x) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

Two modest-sized symbolic corpora of post-tonal and post-metrical keyboard music have been constructed: one algorithmic and the other improvised. Deep learning models of each have been trained. The purpose was to obtain models with sufficient generalisation capacity that in response to separate fresh input seed material, they can generate outputs that are statistically distinctive, neither random nor recreative of the learned corpora or the seed material. This objective has been achieved, as judged by k-sample Anderson–Darling and Cramer tests. Music has been generated using the approach, and preliminary informal judgements place it roughly on a par with an example of composed music in a related form. Future work will aim to enhance the model such that it deserves to be fully evaluated in relation to expression, meaning and utility in real-time performance.

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Zusatzmaterial
Online Resource 1. An extract of generation by the CNN model of the Algorithmic Corpus, with seeding (ESM1v2-dlgen.mp3). MIDI file recorded to audio using Pianoteq. (MP3 3804 kb)
521_2018_3765_MOESM1_ESM.mp3
Online Resource 2. An extract of an algorithmic piece by RTD included in the Algorithmic Corpus. (ESM2-algo.mp3). MIDI file recorded to audio using Pianoteq. (MP3 2988 kb)
521_2018_3765_MOESM2_ESM.mp3
Online Resource 3. An extract of the Seed Piece, improvised by RTD (2016) (ESM3-seed.mp3). MIDI file recorded to audio using Pianoteq. (MP3 2910 kb)
521_2018_3765_MOESM3_ESM.mp3
Literatur
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