机构名称：
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本文介绍了 Jazz Transformer，这是一种生成模型，它利用一种名为 Transformer-XL 的神经序列模型来建模爵士乐的曲谱。此外，该模型还努力结合魏玛爵士乐数据库 (WJazzD) 中存在的结构事件，以在生成的音乐中归纳结构。虽然我们能够将训练损失降低到较低值，但我们的听力测试表明，生成的曲目和真实曲目的评分之间存在明显差距。因此，我们更进一步，从不同角度对生成的曲目进行了一系列计算分析。这包括分析音高类、律动和和弦进行的统计数据，借助适应度景观图评估音乐的结构性，并通过类似 MIREX 的延续预测任务评估模型对爵士乐的理解。我们的工作以分析的方式展示了为什么迄今为止机器生成的音乐仍然比不上人类的艺术作品，并为未来自动作曲的研究设定了一些目标。
通过以下方式探索人工智能创作音乐的缺点
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