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时间：2020-03-05
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1、吴嘉晟物理学系陈寅聪物理学系领域数据学——机器学习在音乐领域的应用REPORTPROJECT2019CONTENTS01020304前人回顾前期准备工作计划预计成果01前人回顾3DeepBach是Github网站上的一个基于PyTorch神经网络架构的开源项目，由索尼巴黎计算机科学实验室研究人员GaetanHadjeres与FrancoisPachet建立。其目标为利用神经网络进行复杂的音乐创作。巴赫的主要作品为复调圣歌，旋律与声调之间有着微妙的规律与联系，非常适合进行机器学习。经过训练，DeepBach能够创作出与巴赫风格高
2、度相近的作品，几乎到了“以假乱真”的地步。研究团队对1600多人进行了测试，其中包括400多位音乐家或音乐系的学生。测试结果表明，超过50%的人认为，DeepBach生成的作品就是巴赫本人的作品。相比之下，巴赫本人的作品也仅被75%的人正确识别。01前人回顾402前期准备5数据预处理查找数据库利用Music21查找古典音乐集主要来源于musicxml.com利用Music21将数据库（xml格式压缩文件）转化为可读的字符串数组的形式03工作计划602模仿DeepBach构建神经网络04对实验结果进行总结评价03对神经网络进行训
3、练01扩大数据库04预计成果得到可以识别&生成Bach风格古典音乐的神经网络得到可以识别&生成其他古典音乐的神经网络拓展至其他时序性数据……Thankyouforyourattention!
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