[发明专利]基于柏林噪声的旋律生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于柏林噪声的旋律生成方法、装置、设备及存储介质，用于提高目标音乐旋律与音乐主题的贴合率以及提升乐谱数据库的储备量级。基于柏林噪声的旋律生成方法包括：获取乐谱数据，并从乐谱数据中读取得到乐谱数据量；基于乐谱数据量判断乐谱数据是否为单个音符序列数据；若乐谱数据为单个音符序列数据，则基于预置的柏林噪声算法生成初始音乐旋律；若乐谱数据不为单个音符序列数据，则基于音高序列、节奏序列和柏林噪声算法生成初始音乐旋律；基于对初始音乐旋律进行调式约束，得到目标音乐旋律，并将目标音乐旋律转换成电子乐谱数据进行存储，此外，本发明还涉及区块链技术，电子乐谱数据可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及音频处理技术领域，尤其涉及一种基于柏林噪声的旋律生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

佛教梵呗，这里特指汉传佛教，是汉地各大寺院在日常早晚课、重要法会等各项佛事活动中必不可少的要素。梵呗可以理解为把不同经文作为唱词的一种演唱形式，其在音乐上集合了中国传统民族音乐的精华，结合佛教内容，形成了复杂庞大的规则体系和强烈的宗教文化内涵。研究佛教梵呗的音乐特点、生成具有相关风格的音乐，是建立佛教善知识平台的关键环节，也是推广、传播佛教善知识的重要途径。

梵呗历来多为口传心授，存留的乐谱数量甚少，数字化形式的更是少之又少，较难形成系统的数据库。针对数据化乐谱数量较少的现状，通常基于随机算法自动生成梵呗的音乐旋律，但是基于随机算法自动生成梵呗的音乐旋律会导致旋律中的音高走向不自然且偏离旋律主题。

发明内容

本发明提供的基于柏林噪声的旋律生成方法、装置、设备及存储介质，使得目标音乐旋律中的音高走向自然以及提高了目标音乐旋律与音乐主题的贴合率，而且提升了乐谱数据库的储备量级。

本发明第一方面提供了一种基于柏林噪声的旋律生成方法，包括：获取乐谱数据，并从所述乐谱数据中读取得到乐谱数据量；基于所述乐谱数据量判断所述乐谱数据是否为单个音符序列数据；若所述乐谱数据为单个音符序列数据，则基于预置的柏林噪声算法生成初始音乐旋律；若所述乐谱数据不为单个音符序列数据，则从所述乐谱数据中提取音高序列和节奏序列，并基于所述音高序列、所述节奏序列和所述柏林噪声算法生成初始音乐旋律；基于预置的专家规则约束对所述初始音乐旋律进行调式约束，得到目标音乐旋律，并将所述目标音乐旋律转换成电子乐谱数据进行存储。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述若所述乐谱数据为单个音符序列数据，则基于预置的柏林噪声算法生成初始音乐旋律包括：若所述乐谱数据为单个音符序列数据，则调用预置的随机算法将所述乐谱数据处理为多个随机数，并基于所述多个随机数生成第一列表长度和第二列表长度，其中，随机数的取值范围为[-1,1]；基于预置的随机整数算法和所述多个随机数生成第一整数和第二整数；采用预置的伪随机数算法，结合所述第一列表长度和所述第二列表长度分别对第一整数和第二整数进行计算，得到第一伪随机数和第二伪随机数；基于预置的柏林噪声算法、所述第一伪随机数和所述第二伪随机数，生成多个频率柏林噪声；叠加多个频率柏林噪声，得到分形噪声；基于所述分形噪声确定初始音乐旋律。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述若所述乐谱数据不为单个音符序列数据，则从所述乐谱数据中提取音高序列和节奏序列，并基于所述音高序列、所述节奏序列和所述柏林噪声算法生成初始音乐旋律包括：若所述乐谱数据不为单个音符序列数据，则从所述乐谱数据中提取音高序列和节奏序列；基于所述音高序列，生成音高旋律序列；基于所述节奏序列，生成节奏旋律序列；拼接所述音高旋律序列和所述节奏旋律序列，得到初始音乐旋律。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述基于所述音高序列，生成音高旋律序列包括：基于所述柏林噪声算法对所述音高序列进行计算，得到音高分形噪声；采用预置的随机分配算法为所述音高分形噪声随机分配多个权重，得到多个权重音高分形噪声；对所述音高序列分别叠加多个权重音高分形噪声，得到音高旋律序列。