基于神经网络的歌词生成系统设计与实现

发布时间：2020-12-25 06:39

　　随着物质条件的不断优化,人们在精神上有了更高的追求。音乐对于人们来说十分重要,同时音乐也是人与生俱来的需求。在歌曲创作中,歌词是相当重要的一部分。歌词的质量在很大程度上决定了歌曲的质量。同时,近年来,神经网络不断发展,在图像、语音、语言上都有着广泛应用。特别是在自然语言处理方面,神经网络相对于传统统计方法能够更好地处理文本信息。由此,本文结合了歌词的相关特性以及神经网络在自然语言处理上的优势,提出了一种可以生成歌词的方法,并加以实现。本文首先介绍了在文本生成上的难点以及该领域中不同方法的优劣性。随后提出了一种可行的歌词生成的方法并加以实现。本文工作主要包括了韵脚、歌词长度、拼音标注、歌词上下文相关性等相关内容。歌词生成中最困难的部分是需要使生成出来的歌词的上下文具有相关性,而传统的统计方法很难做到这点。在自然语言处理领域中,RNNs(Recurrent Neural Networks)的出现对于文本处理来说意义重大。RNNs能够处理不定长的文本内容,同时对于长时序的文本,它也可以尽可能保留最多的信息。由此,RNNs可用于文本信息的压缩。本文利用RNNs的优势设计了一种新的神经网络结构,... 

【文章来源】：成都理工大学四川省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

LSA结构

8图 2-1 Word2vec 词向量示意在图 2-1 中，上海与北京的位置挨得比较近，纽约与华盛顿的位置比较近。上海对于中国来说是经济中心，北京是政治中心。而纽约对于美国来说是经济中心，而华盛顿则是政治中心。这个信息从图中中国与美国城市之间相对位置可以得到体现。2.2 循环神经网络2.2.1 RNN我们人类在理解语言的时候必须根据上下文来理解当前文字的意思。特别在中文之中，中文的每个字放在不同的地方都可能是不同的意思。循环神经网络（Recurrent Neural Networks）也就是为了解决获取前后文信息这个问题而诞生的。图 2-2 RNN 循环在图 2-2（Colah，2015）中，A 为神经网络，?

RNN 循环

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于神经网络和遗传算法的RoboCup截球策略[J]. 刘亮,李龙澍.  计算机工程与应用. 2006(33)



本文编号：2937151