基于强化学习Actor-Critic算法的音乐生成

摘要

提出一种利用强化学习Actor-Critic(A-C)训练神经网络生成音乐的方法。常规的LSTM音乐生成网络在生成音乐时并没有考虑到实际的作曲情况,只是通过先前训练保存的策略来选择下一个音符,所以生成的音乐稳定性差、风格模糊。引入一个经过训练的Critic网络,该网络能够评估LSTM网络输出音符的价值,以此更新LSTM网络的生成策略。这形成了一个更接近生成阶段的训练过程,并允许优化特定的音乐风格,所以生成的音乐结构稳定,更具风格。对该方法生成的音乐进行验证,证明了其有效性。