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基于多模态神经网络及规则算法的智能作曲研究

作者:靳聪; 侯聪聪; 程致远; 张海茵深度学习音乐理论规则神经网络模型

摘要:本文采用GAN和VAE结合深度学习网络进行基于音乐理论规则的智能音乐生成,探索智能生成音乐的算法。与传统的算法作曲不同,不需要手动的添加复杂的规则,而是通过训练初始音乐集、对乐曲集进行评估筛选,最后通过RVAE-GAN神经网络生成音乐。通过适应度函数计算乐曲一系列特征的加权和,如音高和节奏的分布,也可以计算与特定乐曲集之间的距离等一系列乐理理论规则。在此基础上,采用半监督算法形成和弦结构模型,结合乐曲的特征提取,研究并提出基于GAN对抗生成网络和VAE网络结合音乐理论规则的智能生成音乐对于现代流行音乐的创作和实现艺术的大众化和量产化具有重要的理论和实际意义。

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中国传媒大学学报

《中国传媒大学学报》(CN:11-5379/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国传媒大学学报》主要刊登广播电视技术、多媒体技术、计算机应用、录音电声技术、通信技术、管理科学以及教学研究等方面的学术论文。

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