LoveLive!出了一篇AI论文：分解模型自动写曲谱

9 年内，KLab 仍然放布了数百首歌词的播放器序列和其所的人工分解成简谱。

一上都，这个建设项目被建议快速交付并起到借此机会的作用；另一上都，建设项目的目标具关键时刻性，旨在改良 SOTA 剖面分解成假设。通常，学术研究原先型人脑核心所需大量的反复试验，这个现实生活所需六个月或愈来愈长一段时间。

为了解决一段时间上的问题，该学术研究有组织了一个假设系统会其设计开放制作团队团队和一个假设一站式制作团队团队，通过与艺术制作团队团队密友获得反馈，将其凸显到假设系统会其设计开放和一站式中所，并在第一一段时间提供者愈来愈原先的假设，从而使他们完全一致。

GenéLive! 的基础假设由卷积人脑 CNN 层和长短期心灵网络 LSTM 层组成。对于时域中所的信号，编者借助 CNN 层来捕获频率特性，对于时域借助 LSTM 层来已完成执行。

GenéLive! 的假设核心。

在这里，卷积磁盘（conv-stack）的主要执行是运用做 CNN 层从 mel 频谱图中所提取特性。conv-stack 有数一个具批量标准化的标准 CNN 层、一个最大池化层和一个 dropout 层，转录表达式是 ReLU。最后为了标准规范转换器，这里运用做了全连接层。

时域上都采用了 BiLSTM，提供者前所一个 conv-stack 的转换器作为输入。为了实现多种不同的可玩性种系统，编者将可玩性字符为一个标量（初级是 10，中所级是 20，对换）并将这个参数作为原先特性附加到 convstack 的转换器中所。

Conv-stack 核心。

在基础训练数据库上都，GenéLive! 运用做了几百首最初的 LLAS 歌词，《歌之王子夫君》的歌词，以及音乐创作的游戏引擎「Stepmania」中所可公开访问的音乐创作和简谱。

假设系统会其设计开放

该假设是由 KLab 和四国私立大学携手已完成的。两个制作团队团队之间所需一个基于 Web 的构建平台来共享文档、数据库集、假设和物理等。具体来说，该学术研究用做假设系统会其设计开放的系统会核心如下图附注。

假设一站式

为了使简谱分解成一站式器端可供艺术按需运用做，它应该方便艺术另行运用做而不必 AI 工程师的借此机会。并且由于该一站式器端所需高端 GPU，将其装设在艺术的本地计算机上并不是一个合适的选择。该假设一站式系统会核心如下图附注。

物理结果

为了度量该作法中所每个组件的性能，学术学术界在「Love Live! All Stars」数据库集上同步进行了消融物理。

下表 3 的相比起 GenéLive! 假设很低当年的 SOTA 假设 DDC。

为了评估人声指导的作用，消融物理的结果如下图 9 附注。

运用做未修改版 conv-stack 基础训练假设和当前所 GenéLive! 假设的结果差异如下图附注。

GenéLive! 假设一次性基础训练全部可玩性种系统，为了查阅这种基础训练方式的劣势。该学术研究将其与每种可玩性种系统直接基础训练的结果同步进行了比起，结果如下图附注。

LoveLive! 企划的活动范围内有数动漫、的游戏和原形当红小团体。音乐创作的游戏《Love Live! School Idol Festival》自 2013 年开始货运，截至 2019 年 9 月在日本享有大约 2500 万应用程序。原先一代的的游戏《Love Live! School Idol Festival All Stars》在此之前所在当今世界较早上千万应用程序。

GenéLive! 的学术研究，说不定也能让音游在 AI 领域里火起来。

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