cnn风格迁移_深度学习能否对音乐进行风格迁移？

音色迁移、音乐流派迁移、音乐风格迁移都有做。

至少有两个可行的思路：增加condition，进行显式控制。THU九歌模型在诗歌生成中对风格进行了控制，利用infoGAN使用过的“mutual infomation”最大化为目标，使得生成的诗歌可以带有风格色彩。音乐生成领域应该也有类似的做法。

2. 在Deep Variational Model里，或者encoder-decoder模型里，将音乐的高维表示进行解耦，将风格解离开来，并替换为另外一个风格表示。这属于表示学习的范畴，在Gus Xia的《Deep Music Analogy》一文里使用了这个方法对两小节的音乐风格进行迁移。

更加广泛地说，音乐计算这个领域是有自己的会议的，那就是大名鼎鼎的ISMIR，当然次一级的还有ICMC这类会议。ISMIR 2018年就有一篇通过VAE来做风格迁移的工作：

《MIDI-VAE: Modeling Dynamics and Instrumentation of Music with Applications to Style Transfer》

这篇论文就属于风格迁移的。

夏光宇老师(Gus. Xia)组曾经写过一篇音乐风格迁移的类综述论文，描述了这个领域的基本情况：

《Music Style Transfer: A Position Paper》

Yi-Hsuan Yang老师组这几年一直探索将音乐与图像结合起来，通过Piano-Roll的形式来做音乐生成，从他的MidiNet开始，就一直在探索这方面的进展，这里符合了题主的需求。不过他的研究更加偏向于添加条件进行的对抗音乐生成。

同样使用对抗的思想，苏黎世联邦理工有几篇论文产出：

《Symbolic Music Genre Transfer with CycleGAN》

以及做音色转移：

《TimbreTron: A WaveNet(CycleGAN(CQT(Audio))) Pipeline for Musical Timbre Transfer》

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