[发明专利]一种音乐小节的表示方法、装置及电子设备

说明书

本说明书公开了一种音乐小节的表示方法、装置及电子设备，该方法包括：获取曲调库中包含有的音乐小节；为每个所述音乐小节建立表示向量；根据所述曲调库中的曲调，针对每个音乐小节获得所述音乐小节的上下文音乐小节，其中，所述上下文音乐小节为曲调中距离所述音乐小节预设距离以内的音乐小节；针对每个音乐小节，根据所述音乐小节的表示向量和所述上下文音乐小节的表示向量计算损失函数得分，并基于所述得分更新所述音乐小节的表示向量，使得音乐小节的表示向量与其上下文音乐小节的表示向量之间的相似度不断增大，音乐小节的表示向量与负样例向量之间的相似度不断减小，从而实现对每个音乐小节的语义向量化表示。

技术领域

本说明书涉及软件技术领域，特别涉及一种音乐小节的表示方法、装置及电子设备。

背景技术

目前绝大多数的音乐曲调都为人为创作，但是今天，通过人工智能(ArtificialIntelligence，AI)自动作曲已经成为可能。传统的AI自动作曲通常是基于语音信号本身，然后通过语音技术来分析和自动产生新的曲调，由此产生的新曲调和人为创造还有一定差距，大多只能用于启发音乐人或民间创作者。对于AI自动作曲，亟需一种新的方法来增加AI自动作曲的方式。

发明内容

本说明书实施例提供一种音乐小节的表示方法、装置及电子设备，用于实现音乐小节的语义向量化表示，以通过音乐小节的表示向量来进行AI自动作曲，增加AI自动作曲的方式。

第一方面，本说明书实施例提供一种音乐小节的表示方法，该方法包括：

获取曲调库中包含有的音乐小节；

为每个所述音乐小节建立表示向量；

根据所述曲调库中的曲调，针对每个所述音乐小节获得所述音乐小节的上下文音乐小节，其中，所述上下文音乐小节为曲调中距离所述音乐小节预设距离以内的音乐小节；

针对每个音乐小节，获取负样例向量，所述负样例向量对应的音乐小节是除所述音乐小节的上下文音乐小节以外的音乐小节；根据所述音乐小节的表示向量、所述上下文音乐小节的表示向量以及所述负样例向量，计算损失函数得分，并基于所述得分更新所述音乐小节的表示向量，更新后的所述音乐小节的表示向量与所述上下文音乐小节的表示向量之间的相似度增大，更新后的所述音乐小节的表示向量与所述负样例向量之间的相似度减小。

可选的，所述根据所述曲调库中的曲调，针对所述每个音乐小节获得所述音乐小节的上下文音乐小节，包括：

依次扫描所述曲调库中每个曲调的每个音乐小节，针对当前扫描到的当前音乐小节，获取距离所述当前音乐小节所述预设距离以内的所有当前上下文音乐小节；

所述针对每个音乐小节，根据所述音乐小节的表示向量和所述上下文音乐小节的表示向量计算损失函数得分，并基于所述得分更新所述音乐小节的表示向量，包括：

针对当前音乐小节，根据所述当前音乐小节的表示向量和每个所述当前上下文音乐小节的表示向量分别计算损失函数得分，并分别基于每个所述得分更新所述当前音乐小节的表示向量。

可选的，所述获取曲调库中包含有的音乐小节，包括：

扫描所述曲调库中的每个曲调，获得所有出现过的音乐小节并建立音乐小节表；

获得所有音乐小节的出现次数，并将出现次数小于预设阈值的音乐小节从所述音乐小节表中删除；

为每个所述音乐小节建立表示向量，包括：

为所述音乐小节表中的每个所述音乐小节建立表示向量。

可选的，在获取曲调库中包含有的音乐小节之前，所述方法还包括：

将所述曲调库中的全部曲调转换为简谱曲调，以获得所述简谱曲调中的音乐小节。