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Learning Jazz Pianist Style with Cross-Attention Conditioning
El proyecto adapta el transformer Aria para generar continuaciones de piano jazz condicionadas por la identidad de doce pianistas, mediante bloques de cross-attention con embeddings aprendidos. En las continuaciones generadas, un clasificador atribuye la interpretación al pianista previsto el 70 % de las veces, frente al 37 % sin condicionamiento; otro clasificador, entrenado solo con música generada, identifica grabaciones reales con un 95 % de precisión. Los resultados sugieren que el condicionamiento transmite rasgos de estilo, aunque la evaluación depende de clasificadores y el rendimiento varía mucho entre pianistas.
A music model continuing performances in the style of twelve jazz pianists, a blindfold test, and the moments where each pianist's style is most recognizable. ISMIR 2026.