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人工智能生成音乐评估方法综合综述
随着人工智能生成技术的发展，智能音乐生成产生了大量的工作和应用[1, 2, 3, 4]。具体来说，音乐生成可以进一步分为两种类型：符号域和音频域。符号域中的音乐生成以 MIDI 格式存储，其文本和顺序数据特性有利于其在主要深度学习模型（例如 LSTM [9, 10]、自动编码器 [11]、RBM [12] 和 GAN [13]）中的应用（例如 MidiNet [5]、MuseGAN [6]、BandNet [7] 和 TeleMelody [8]）。对于音频域，还可以根据音频的特征对不同频段进行分析，以获得用于模型训练的矢量化数据（例如 Jukebox [14]、WaveNet [15]）。除了从 MIDI 数据集或音频数据集生成音乐外，
Statstalk -Africa：经济学和统计中的生成AI应用 - 第1部分
生成人工智能（Genai）是人工智能（AI）最具变革性的分支之一。是指基于从现有数据中学到的模式，可以创建新内容，例如文本，图像，音乐甚至代码。与主要旨在识别模式并做出预测的传统AI系统不同，生成的AI模型可以生成类似于培训的输入数据的新型输出。使用一些更熟悉的生成AI工具用于：生成文本（OpenAi的GPT-4）；发声（Openai Jukebox），DeepMind的Wavenet；图像生成（Openai的DALL-E）；时间序列生成（Amazon Web服务的TimeGan），视频生成（Sora - OpenAI的文本对视频模型）；和代码生成（Openai和Github，OpenAI Codex的GitHub Copilot）。