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Generating Songs with Structure in Automatic Composition Based on Deep Learning
딥러닝 기반 자동작곡에서 구성을 갖춘 곡 생성방법 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.22 no.6, 2021년, pp.907 - 913  

Chung, Suk-Hwan ,  Jung, Sung-Hoon

초록이 없습니다.

참고문헌 (13)

  1. B. L. Sturm, J. F. Santos, O. Ben-Tal, and I. Korshunova, “Music transcription modelling and composition using deep learning”, 1604.08723, 2016 

  2. 10.1609/aaai.v32i1.11312 H. W. Dong, W. Y. Hsiao, L. C. Yang, and Y. H. Yang, “MuseGAN: Multi-track Sequential Generative Adversarial Networks for Symbolic Music Generation and Accompaniment”, 1709.06298, 2018 

  3. K. Nikhil. “Bach2Bach: Generating Music Using A Deep Reinforcement Learning Approach”, 1812.01060, 2018 

  4. Rahman, Molla Hafizur, Yuan, Shuhan, Xie, Charles, Sha, Zhenghui. Predicting human design decisions with deep recurrent neural network combining static and dynamic data. Design science, vol.6, e15-.

  5. 10.1109/CIG.2019.8848106 

  6. F. Zhu, X. Song, C. Zhong, S. Fang, R. Bouchard, V. N. Fontama, P. Singh, J. Gao and L. Deng, “Churn prediction using static and dynamic features”, US Patent App. 15/446,870, 2018 

  7. 10.1109/DSAA.2016.10 

  8. 10.1109/ICHI.2018.00032 

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  11. T. Wang, F. Jin, Y. Hu, and Y. Cheng, “Early Predictions for Medical Crowdfunding: A Deep Learning Approach Using Diverse Inputs”, 1911.05702, 2019. 

  12. S. Banerjee, and A. Lavie, “METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments”, In Proceedings of Workshop on Intrinsic and Extrinsic Evaluation Measures for MT and/or Summarization at the 43rd Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics, Ann Arbor, Michigan, June 2005 

  13. K. Papineni, S. Roukos, T. Ward, and W. J. Zhu, “BLEU: a method for automatic evaluation of machine translation”, ACL-2002: 40th Annual meeting of the Association for Computational Linguistics. pp. 311-318. CiteSeerX 10.1.1.19.9416, 2002 

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