基于多模态神经网络及规则算法的智能作曲研究

发布时间：2022-07-11 13:33

　　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。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 简介
2 相关理论和模型
    2.1 RNN网络
    2.2 VAE网络
    2.3 GAN网络
3 多模态神经网络———RVAE-GAN
    3.1 网络模型
    3.2 规则算法
        3.2.1 旋律规则
        3.2.2 和声规则
        3.3.3 节奏规则
        3.3.4 编排规则
4 实验
    4.1 实验数据
    4.2 实验过程
5 实验结果
6 总结与展望



本文编号：3658255