摘要

本文介绍了一种名为PianoBART的预训练模型，该模型专为符号钢琴音乐的生成和理解设计。PianoBART利用BART框架，通过多级对象选择策略，有效地防止了信息泄露或损失，并增强了学习能力。该模型在音乐生成和理解任务中表现出色，能够生成高质量、连贯的音乐作品，并深入理解音乐结构。PianoBART的提出为自动音乐生成和理解领域带来了新的突破，展示了其在音乐研究和创作中的巨大潜力。

原理

PianoBART基于BART模型，采用编码器-解码器结构，能够处理序列到序列的任务。模型使用Octuple表示法来编码符号音乐，这种表示法能够高效且全面地表示音乐，并大幅减少序列长度，支持长期音乐生成和全曲级别的理解。PianoBART通过预训练学习音乐的结构和语义，然后通过微调适应具体的生成和理解任务。预训练过程中，模型采用多种变换来破坏序列结构，从而增强模型学习音乐模式的能力。多级对象选择策略确保了在预训练变换中选择适当数量的对象，避免了信息泄露或损失。

流程

PianoBART的工作流程包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，模型使用多级对象选择策略对音乐序列进行变换，如标记遮蔽、标记删除、文本填充、句子排列和文档旋转等，然后学习重建原始序列。在微调阶段，模型针对具体的音乐生成和理解任务进行调整，如音乐续写、速度预测、旋律提取、情感分类和作曲家分类等。通过这些任务，PianoBART能够生成连贯的音乐作品，并准确理解音乐的各个方面。

应用

PianoBART的应用前景广泛，包括自动音乐生成、音乐信息检索、音乐教育和娱乐等领域。该模型能够辅助音乐创作，提供个性化的音乐推荐，甚至帮助音乐学习者理解复杂的音乐结构。随着技术的进一步发展，PianoBART有望在音乐产业中发挥更大的作用，推动音乐技术的创新和应用。