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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于流派的符号音乐对抗生成方法，该方法包括五个步骤：1符号音乐数据集预处理；2编码音乐事件序列和信息；3粗细粒度注意力层上下文表示建模；4生成器生成目标流派音乐序列；5流派辅助分类判别器对抗性训练。本发明方法通过粗细粒度注意力Transformer和流派辅助分类判别器学习音乐的重复结构和流派特性，生成的音乐具有长短期重复及变化的音乐结构，同时具有目标流派的音乐风格特征，提升了生成音乐的质量和真实性。
主权项：1.一种基于流派的符号音乐对抗生成方法，其特征在于，操作步骤如下：步骤1，符号音乐数据集预处理：创建原始的含流派信息的符号音乐数据集，并对数据集中的数据进行预处理；步骤2，编码音乐事件序列和流派信息：将在所述步骤1中预处理后的符号音乐数据集中的MIDI音乐文件转化为计算机可以理解的MIDI事件序列，与编码后的流派信息连接，共同输入生成器；步骤3，粗细粒度注意力层对音乐的上下文表示建模：使用具有粗细粒度注意力机制的Transformer解码器作为生成器，通过粗细粒度注意力层对音乐的上下文表示进行建模，其中细粒度注意力关注当前小节和其结构相关小节，粗粒度注意力关注其他小节；步骤4，生成器生成目标流派音乐序列：将步骤3的粗细粒度注意力层的输出送入前馈层和线性化层以预测下一个标记，生成目标流派的音乐，将生成器的输出离散化后输入判别器；步骤5，流派辅助分类判别器对抗性训练：将真实音乐序列和步骤4生成的音乐序列输入流派辅助分类判别器进行真假判别和流派分类预测，通过对抗性训练增强模型对流派风格的解释能力，生成更真实高质量的音乐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于流派的符号音乐对抗生成方法
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