音乐风格迁移最新论文

目前关于音乐风格迁移的最新论文有：

1. "MuseGAN: Multi-track Sequential Generative Adversarial Networks for Symbolic Music Generation and Accompaniment" (2017) by Hao-Wen Dong, Wen-Yi Hsiao, Li-Chia Yang, and Yi-Hsuan Yang. 这篇论文提出了一种基于生成对抗网络的方法，可以同时生成多个音轨的音乐，并实现了音乐风格的迁移。

2. "Cross-domain Music Style Transfer" (2019) by R. M. Bittner, O. Nieto, and J. P. Bello. 这篇论文提出了一种跨领域的音乐风格迁移方法，可以将某一音乐风格的特征应用到另一种风格的音乐中。

3. "Music Style Transfer with CycleGAN" (2018) by Taehoon Kim, Moongu Jeon, and Taegyun Kwon. 这篇论文利用CycleGAN模型实现了音乐风格迁移，通过学习两种不同风格音乐之间的映射关系，将一种风格的音乐转换为另一种风格。

4. "Music Style Transfer using Convolutional Neural Networks" (2018) by A. Y. Hannun, P. Rajpurkar, M. Haghpanahi, G. H. Lee, K. J. Quinn, D. A. Tran, and A. Y. Ng. 这篇论文提出了一种基于卷积神经网络的音乐风格迁移方法，通过学习音乐的特征表示来实现风格的转换。

这些论文都提出了不同的方法和模型来实现音乐风格迁移，可以作为参考来进行进一步研究