Deep Learning Models for Analyzing the Dual Impact of Meshing and Quantization Techniques on Musical Inspiration in DAWs

Modèles d'apprentissage profond pour l'analyse du double impact des techniques de maillage et de quantification sur l'inspiration musicale dans les DAW

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2026
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Abstract
The Digital Audio Workstations (DAWs) provide devices like quantizing and alignment of tracks, which enhance precision in recording music by improving the technical quality. Nevertheless, a critical timing correction and strict structural alignment can impact the musical inspiration and creative expression. This paper explores how meshing and quantization methods jointly influence musical inspiration perception based on deep-learned musical input in the form of symbolic music data. An experimental structure was used with a twelve-week design that included MIDI-based musical excerpts that were manipulated according to four conditions, which included the original performance, hard quantization, soft quantization and humanized timing. Features of timing deviation, velocity variation and inter track alignment were analyzed by use of sequence-based deep learning models. The quantitative data indicated that there were large variations in the measures of inspiration between the conditions (F = 16.4238.91, p ≤ 3.6 × 107 -3). Hard and soft quantization revealed a moderate and negative impact on perceived creativity (d = 0.58) and strong positive impacts on inspiration (d = 0.81–0.94) respectively under medium conditions, respectively. Self-report assessments of engagement, naturalness, and creative motivation were greater in humanized and softly quantized instances with these being correlated with expressive timing variability at the positive level (r = 0.63 -0.77). Qualitative feedback also indicated more musical flow, less creative pressure and more emotional connection. Although there are certain limitations associated with the sample size and the mix of genera, the results prove the usefulness of deep learning in the analysis of the creativity-based results in the music production with the help of the DAW and outline the necessity to balance the technical accuracy with the human expressiveness.
Les stations de travail audio numérique (DAW) intègrent des fonctionnalités telles que la quantification et l'alignement des pistes, qui améliorent la précision lors de l'enregistrement musical en optimisant la qualité technique. Néanmoins, une correction temporelle poussée et un alignement structurel strict peuvent affecter l'inspiration musicale et l'expression créative. Cet article examine la manière dont les méthodes de maillage et de quantification influencent conjointement la perception de l'inspiration musicale à partir de données musicales symboliques traitées par apprentissage profond. Un protocole expérimental d'une durée de douze semaines a été mis en place, s'appuyant sur des extraits musicaux MIDI manipulés selon quatre conditions : la performance originale, la quantification rigide, la quantification douce et le placement temporel humanisé. Les caractéristiques relatives aux écarts temporels, aux variations de vélocité et à l'alignement inter-pistes ont été analysées à l'aide de modèles d'apprentissage profond séquentiels. Les données quantitatives indiquent d'importantes variations dans les mesures de l'inspiration selon les conditions (F = 16,4238,91, p ≤ 3,6 × 107 -3). La quantification rigide et la quantification douce ont respectivement révélé un impact négatif modéré sur la créativité perçue (d = 0,58) et de forts impacts positifs sur l'inspiration (d = 0,81–0,94) dans des conditions intermédiaires. Les évaluations auto-rapportées de l'engagement, du caractère naturel et de la motivation créative étaient plus élevées pour les extraits humanisés et soumis à une quantification douce, ces éléments présentant une corrélation positive avec la variabilité temporelle expressive (r = 0,63–0,77). Les retours qualitatifs ont également mis en évidence une plus grande fluidité musicale, une diminution de la pression créative et une connexion émotionnelle accrue. Bien que certaines limites soient inhérentes à la taille de l'échantillon et à la diversité des genres, les résultats démontrent l'utilité de l'apprentissage profond pour l'analyse des processus créatifs dans la production musicale sur DAW, tout en soulignant la nécessité de trouver un équilibre entre précision technique et expressivité humaine.
Reference Key
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Authors Hyuntai Kim
Journal Journal of Computing & Biomedical Informatics
Year 2026
DOI
10.56979/1002/2026/1279
URL
https://jcbi.org/index.php/Main/article/view/1279
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