簡易檢索 / 檢索結果

  • 檢索結果:共4筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="音樂生成" and ckeyword.raw="音樂生成"


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    1

    基於卷積生成對抗網絡進行複音音樂生成
    • 電機工程系 /109/ 碩士
    • 研究生: 李萱瑜 指導教授: 蘇順豐
    • 為了提升生成音樂的品質並解決音樂片段化的問題,這項研究除了針對參數部分有所探討之外,主要集中在損失函數的改進上。自動生成音樂是在最少的人工干預下進行音樂創作的過程,由於卷積神經網路適合學習局部特徵的…
    • 點閱:247下載:0
    • 全文公開日期 2026/02/04 (校內網路)
    • 全文公開日期 2026/02/04 (校外網路)
    • 全文公開日期 2026/02/04 (國家圖書館:臺灣博碩士論文系統)

    2

    基於多Transformer之生成對抗模仿學習應用於音樂作曲系統
    • 電子工程系 /111/ 碩士
    • 研究生: 江銘修 指導教授: 林敬舜
    • 基於深度學習應用於音樂生成系統的研究在近年中得到了很大的進展。最常見的莫過於基於Transformer的生成模型,其受益於自注意力機制,在長序列建模方面展現出了許多優勢。然而,其自身的曝光偏差導致了…
    • 點閱:262下載:9

    3

    條件式具主觀成分異質內容之生成方法
    • 電子工程系 /111/ 博士
    • 研究生: 蘇冠武 指導教授: 呂政修
    • 近幾年來生成模型發展迅速,利用人工智慧進行自動內容生成是深度學習的下一步巨大進展,並將產生許多革命的新應用。各種以內容搜尋為主的服務正逐漸轉變成為自動內容生成為主,從查詢關鍵字並爬梳關聯內容,轉為利…
    • 點閱:322下載:4

    4

    基於深度神經網路之樂器聲音波形生成
    • 資訊管理系 /109/ 碩士
    • 研究生: 游瀚鈞 指導教授: 林伯慎
    • 隨著類神經網路的快速發展,越來越多音樂處理技術也廣泛地使用類神經網路,像是音樂標記、和弦識別以及音樂生成等。現今使用類神經網路於聲音訊號生成主要多為語音合成,而其網路架構多是從圖像合成架構修改而來;…
    • 點閱:184下載:2
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