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Machine Learning and Music Generation (Iñesta, José M. (Hrsg.) / Conklin, Darrell C. (Hrsg.) / Ramírez-Melendez, Rafael (Hrsg.) / Fiore Thomas M. (Hrsg.))
Machine Learning and Music Generation
Autor Iñesta, José M. (Hrsg.) / Conklin, Darrell C. (Hrsg.) / Ramírez-Melendez, Rafael (Hrsg.) / Fiore Thomas M. (Hrsg.)
Verlag Taylor and Francis
Co-Verlag Routledge (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2019
Seiten 112 S.
Artikelnummer 33215218
ISBN 978-0-367-89285-2
CHF 78.00
Zusammenfassung
This book illustrates the range of tasks and design choices in current music generation research, applying machine learning techniques and highlighting recurring research issues such as training data, music representation, candidate generation, and evaluation. This book was first published as a special issue of the Journal of Mathematics and

José M. Iñesta is a Professor in the Department of Software and Computing Systems at the Universidad de Alicante, Spain.

Darrell Conklin is a Professor in the Department of Computer Science and Artificial Intelligence at the University of the Basque Country.

Rafael Ramírez-Melendez is Associate Professor in the Music Technology Group in the Department of Information and Communication Technologies at the Universidad Pompeu Fabra, Barcelona, Spain.

Thomas M. Fiore is Associate Professor of Mathematics at the University of Michigan-Dearborn, MI, USA.