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基于多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡及規(guī)則算法的智能作曲研究

靳聰; 侯聰聰; 程致遠; 張海茵 中國傳媒大學信息與通信工程學院; 北京100024; 中國傳媒大學計算機與網(wǎng)絡空間安全學院; 北京100024

關鍵詞:深度學習 音樂理論規(guī)則 神經(jīng)網(wǎng)絡模型 

摘要:本文采用GAN和VAE結(jié)合深度學習網(wǎng)絡進行基于音樂理論規(guī)則的智能音樂生成,探索智能生成音樂的算法。與傳統(tǒng)的算法作曲不同,不需要手動的添加復雜的規(guī)則,而是通過訓練初始音樂集、對樂曲集進行評估篩選,最后通過RVAE-GAN神經(jīng)網(wǎng)絡生成音樂。通過適應度函數(shù)計算樂曲一系列特征的加權和,如音高和節(jié)奏的分布,也可以計算與特定樂曲集之間的距離等一系列樂理理論規(guī)則。在此基礎上,采用半監(jiān)督算法形成和弦結(jié)構(gòu)模型,結(jié)合樂曲的特征提取,研究并提出基于GAN對抗生成網(wǎng)絡和VAE網(wǎng)絡結(jié)合音樂理論規(guī)則的智能生成音樂對于現(xiàn)代流行音樂的創(chuàng)作和實現(xiàn)藝術的大眾化和量產(chǎn)化具有重要的理論和實際意義。

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