Некоторые алгоритмы, которые используются для автоматической генерации музыки:

• Автокодировщики. 1 Нейросеть учится представлять сложный и многомерный набор данных в «упрощённом» виде, а затем из этого упрощённого представления снова воссоздать исходные данные. 1 Например, модель генерации музыки на основе автокодировщика сначала сжимает необработанный звук в пространство меньшей размерности, отбрасывая некоторые из несущественных для восприятия битов информации. 1 Затем модель обучают генерировать звук из этого сжатого пространства и повышать качество до исходного звукового пространства. 1
• Генеративно-состязательные нейросети (Generative Adversarial Network, GAN). 1 Задача такого алгоритма — создать из шума реалистичный экземпляр данных, например, изображение лица или, в случае музыки, музыкальную последовательность. 1
• WaveNet. 2 Это генеративная модель для необработанного звука, основанная на глубоком обучении, разработанная Google DeepMind. 2 Основная цель WaveNet — генерировать новые выборки из исходного распределения данных. 2
• Модель долговременной кратковременной памяти (LSTM). 2 На каждом временном шаге значение амплитуды поступает в ячейку долговременной кратковременной памяти, затем она вычисляет скрытый вектор и передаёт его на следующие временные шаги. 2