用交叉注意力条件化学习爵士钢琴家风格

研究者基于钢琴 MIDI 预训练的 16 层 Transformer 模型 Aria，在 PiJAMA 数据集中十二位爵士钢琴家的独奏上微调，并在最后八层插入门控交叉注意力层，读取每位钢琴家的学习嵌入向量。生成片段被分类器判定为对应钢琴家的比例为 70%，无条件下仅为 37%；仅用生成音乐训练的第二个分类器识别真实录音的准确率达 95%。