생성적 및 검색-기반 애플리케이션들을 위한 효과적인 음악적 특징들을 학습하는 방법

방법은 입력 음악 콘텐트와 연관된 비언어적 입력을 수신하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 또한, 상이한 음악 콘텐트 및 상기 상이한 음악 콘텐트 간의 관계들을 설명하는 복수의 음악적 특징들을 잠재 공간(latent space)에 임베딩하는 모델을 이용하여, 상기 입력 음악 콘텐트에 기초하여 하나 이상의 임베딩들(embeddings)을 식별하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 (i) 상기 하나 이상의 식별된 임베딩들에 기초하여 저장된 음악 콘텐트를 식별하는 단계 또는 (ii) 상기 하나 이상의 식별된 임베딩들에 기초하여 도출된(derived) 음악 콘텐트를 생성하는 단계 중 적어도 하나를 더 포함한다. 또한, 상기 방법은 상기 저장된 음악 콘텐트 또는 상기 도출된 음악 콘텐트 중 적어도 하나를 제시하는(presenting) 단계를 포함한다. 상기 모델은, 상기 잠재 공간에서의 상기 음악적 특징들의 임베딩들이 미리-정의된 분포를 가지도록 하나 이상의 제1 신경망 구성요소들 및 하나 이상의 제2 신경망 구성요소들을 포함하는 기계 학습 시스템을 트레이닝함으로써, 생성된다. A method includes receiving a non-linguistic input associated with an input musical content. The method also includes, using a model that embeds multiple musical features describing different musical content and relationships between the different musical content in a latent space, identifying one or more embeddings based on the input musical content. The method further includes at least one of: (i) identifying stored musical content based on the one or more identified embeddings or (ii) generating derived musical content based on the one or more identified embeddings. In addition, the method includes presenting at least one of: the stored musical content or the derived musical content. The model is generated by training a machine learning system having one or more first neural network components and one or more second neural network components such that embeddings of the musical features in the latent space have a predefined distribution.