[发明专利]生成旋律的方法、装置、可读介质及电子设备在审
申请号: | 202210557120.6 | 申请日: | 2022-05-19 |
公开(公告)号: | CN114944142A | 公开(公告)日: | 2022-08-26 |
发明(设计)人: | 梁夏;朱碧磊;马泽君 | 申请(专利权)人: | 北京有竹居网络技术有限公司 |
主分类号: | G10H1/00 | 分类号: | G10H1/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙) 11447 | 代理人: | 贺晓蕾 |
地址: | 101299 北京市平*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 旋律 方法 装置 可读 介质 电子设备 | ||
本公开涉及一种生成旋律的方法、装置、可读介质及电子设备,所述方法包括:获取目标旋律隐向量和多个目标乐理标签;将所述目标旋律隐向量和多个所述目标乐理标签输入预先训练的旋律生成模型,以得到所述旋律生成模型输出的目标旋律;其中,所述旋律生成模型通过包括第一样本旋律和所述第一样本旋律对应的多个第一样本乐理标签的第一样本集训练得到。也就是说,本公开通过多个乐理标签对旋律生成模型进行约束,可以避免该旋律生成模型在生成旋律过程中不可控的情况,这样,可以提高生成的旋律的质量。
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体地,涉及一种生成旋律的方法、装置、可读介质及电子设备。
背景技术
当代流行音乐的创作流程包含旋律创作、歌词创作、编曲并制作伴奏、混音、母带制作等。而自动作曲可以利用计算机算法编写程序,让程序自动创作乐谱。在上述流程中,自动作曲有潜力完成的部分主要包括旋律创作和编曲。
通过算法收集大量的旋律数据集,并将该旋律数据集输入神经网络模型学习其数据分布,在该神经网络模型学习收敛后,能够随机生成与该旋律数据集相同分布的样本。但是,这种方法的生成过程不可控,导致生成的旋律的质量比较差。
发明内容
提供该部分内容以便以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该部分内容并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
第一方面,本公开提供一种生成旋律的方法,所述方法包括:
获取目标旋律隐向量和多个目标乐理标签;
将所述目标旋律隐向量和多个所述目标乐理标签输入预先训练的旋律生成模型,以得到所述旋律生成模型输出的目标旋律;其中,所述旋律生成模型通过包括第一样本旋律和所述第一样本旋律对应的多个第一样本乐理标签的第一样本集训练得到。
第二方面,本公开提供一种生成旋律的装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取目标旋律隐向量和多个目标乐理标签;
生成模块,用于将所述目标旋律隐向量和多个所述目标乐理标签输入预先训练的旋律生成模型,以得到所述旋律生成模型输出的目标旋律;其中,所述旋律生成模型通过包括第一样本旋律和所述第一样本旋律对应的多个第一样本乐理标签的第一样本集训练得到。
第三方面,本公开提供一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
第四方面,本公开提供一种电子设备,包括:
存储装置,其上存储有至少一个计算机程序;
至少一个处理装置,用于执行所述存储装置中的所述至少一个计算机程序,以实现本公开第一方面所述方法的步骤。
通过上述技术方案,通过获取目标旋律隐向量和多个目标乐理标签;将所述目标旋律隐向量和多个所述目标乐理标签输入预先训练的旋律生成模型,以得到所述旋律生成模型输出的目标旋律;其中,所述旋律生成模型通过包括第一样本旋律和所述第一样本旋律对应的多个第一样本乐理标签的第一样本集训练得到。也就是说,本公开通过多个乐理标签对旋律生成模型进行约束,可以避免该旋律生成模型在生成旋律过程中不可控的情况,这样,可以提高生成的旋律的质量。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中:
图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种生成旋律的方法的流程图;
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