TECHNIQUES FOR LEARNING EFFECTIVE MUSICAL FEATURES FOR GENERATIVE AND RETRIEVAL-BASED APPLICATIONS

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. L'invention concerne un procédé consistant à recevoir une entrée non linguistique associée à un contenu musical d'entrée. Le procédé consiste également, à l'aide d'un modèle qui incorpore de multiples caractéristiques musicales décrivant différents contenus musicaux et des relations entre les différents contenus musicaux dans un espace latent, à identifier une ou plusieurs incorporations sur la base du contenu musical d'entrée. Le procédé consiste en outre à : (i) identifier un contenu musical stocké, sur la base de la ou des incorporations identifiées et/ou (ii) générer un contenu musical dérivé sur la base de la ou des incorporations identifiées. De plus, le procédé consiste à présenter le contenu musical stocké et/ou le contenu musical dérivé. Le modèle est généré via l'entraînement d'un système d'apprentissage automatique ayant une ou plusieurs premières composantes de réseau neuronal et une ou plusieurs secondes composantes de réseau neuronal, de sorte que des incorporations des caractéristiques musicales dans l'espace latent ont une distribution prédéfinie.