[发明专利]一种基于神经网络的智能歌词修改方法及辅助系统

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的智能歌词修改方法及辅助系统，该系统应用该方法，方法包括歌词预测模型训练，采用处理好的歌词训练数据输入基本训练模型进行训练，得到歌词预测模型；获取待修改歌词及歌词修改限定信息；应用字符映射表将待修改歌词转换为预测模型的输入数据，待修改歌词中的欲替换词采用能区分的标识字符标识；将输入数据输入歌词预测模型进行预测，获取第一个标识字符对应的替换字的概率分布向量；根据歌词修改限定信息限定的歌词修改模式执行修改操作；输出替换候选歌词。能够将完整的或者半成品的歌词中指定的需要替换的词进行优选替换，对指定的韵脚和需要押韵的句子生成一系列候选押韵词，对整段歌词指定段进行仿写。

技术领域

本发明属于歌词创作方法技术领域，具体地说，涉及一种基于神经网络的智能歌词修改方法及辅助系统。

背景技术

音乐在人们的生活中发挥着不可替代的作用，不同的音乐能够带给人不同的体验，舒缓的音乐有助于睡眠，快节奏的音乐能够让人兴奋等等。音乐的组成包括乐曲和歌词。在进行音乐创作过程中往往采用的是根据乐曲填词或者根据歌词谱曲。随着网络的发展，经典乐曲重新填词重新演绎赋予乐曲新的含义在网络上也蓬勃发展。但是无论是创作全新的乐曲歌词还是旧曲作词，旧词谱曲都需要创作人员具有一定的音乐基础，以达到创作的音乐能带给人较好的体验。

申请号为201710939775.9的发明专利一种押韵歌词的生成方法和装置提供了一种押韵歌词的生成方法，包括：对终端中已输入的多张图像分别进行场景识别，生成分别匹配于所述多张图像对应的场景的描述文字；从所述每张图像对应的场景匹配出的描述文字中获取所述描述文字中最后一个词所对应的汉语拼音和韵脚；根据所述描述文字中最后一个词所对应的汉语拼音和韵脚生成对应于所述多张图像的押韵歌词，其中，每张图像对应的押韵歌词与该图像对应场景匹配出的描述文字的最后一个词具有相同的韵脚。

该方案中生成押韵歌词的方式为仅根据描述文字中最后一个词所对应的汉语拼音和韵脚生成对应于所述多张图像的押韵歌词，没有结合前后文和上下文进行处理，也没有提供押韵词的候选词；仅对押韵歌词进行生成，对其他不是一个词的连续字符的生成效果较差。

发明内容

针对现有技术中上述的不足，本发明提供一种基于神经网络的智能歌词修改方法及辅助系统，该方法能够将完整的或者半成品的歌词中指定的需要替换的词进行优选替换，对指定的韵脚和需要押韵的句子生成一系列候选押韵词，对整段歌词指定段进行仿写，降低音乐创作对创作人的音乐基础需求，降低创作人重复结构写作的难度，该系统应用该方法，用户操作简单，创作速度快。

为了达到上述目的，本发明采用的解决方案是：一种基于神经网络的智能歌词修改方法，包括如下步骤：

S1：歌词预测模型训练，采用处理好的歌词训练数据输入基本训练模型进行训练，得到歌词预测模型；

S2：获取待修改歌词及歌词修改限定信息；

S3：应用字符映射表将待修改歌词转换为预测模型的输入数据，待修改歌词中的欲替换词采用能区分的标识字符标识；

S4：将输入数据输入歌词预测模型进行预测，获取第一个标识字符对应的替换字的概率分布向量；

S5：根据歌词修改限定信息限定的歌词修改模式执行修改操作；歌词修改模式包括替换词推荐模式、押韵词推荐模式和段落仿写模式；