本申请涉及人工智能技术领域，具体提供了一种音乐和弦识别方法，该方法包括：针对待识别音乐和弦的音乐数据，依次提取音乐数据中含有的各个音符对应的音符信息，并基于各个音符对应的音符信息构建各个音符的二维矩阵表示；根据各个音符的二维矩阵表示提取各个音符对应的音符特征；基于各个音符对应的音符特征，分别从不同的和弦功能识别维度识别各个音符对应的和弦特征；将识别得到的同一音符在不同的和弦功能识别维度上的和弦特征进行组合，得到各个音符对应的和弦组合特征，并将各个音符对应的和弦组合特征所构成的特征序列作为音乐数据对应的音乐和弦识别结果。本申请能够基于数字音符识别音乐数据在和弦功能上的信息。于数字音符识别音乐数据在和弦功能上的信息。于数字音符识别音乐数据在和弦功能上的信息。
【技术实现步骤摘要】
音乐和弦识别方法及装置、电子设备、存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种音乐和弦识别方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机信息技术的不断发展，计算机技术在艺术上的应用越来越广泛。例如，西方古典音乐作品数量庞大，通过建立一个古典音乐自动分析系统，能够使得古典音乐的学习更加方便，且能够使得古典音乐的传播具有更大潜力。
[0003]在对古典音乐进行音乐分析时，通常需要分析古典音乐的和弦性能，但是目前对于古典音乐的和弦性能的分析是基于对和弦符号的分析实现的，可以得到和弦的弦根音等和弦性质，但是这种分析方式无法得到关于古典音乐在和弦功能上的信息。
技术实现思路
[0004]为解决上述技术问题，本申请的实施例提出一种音乐和弦识别方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，本申请的实施例可以识别得到古典音乐在和弦功能上的信息。
[0005]本申请的实施例所提出的技术方案包括：
[0006]一种音乐和弦识别方法，包括：针对待识别音乐和弦的音乐数据，依次提取所述音乐数据中含有的各个音符对应的音符信息，并基于所述各个音符对应的音符信息构建所述各个音符的二维矩阵表示；根据所述各个音符的二维矩阵表示提取所述各个音符对应的音符特征；基于所述各个音符对应的音符特征，分别从不同的和弦功能识别维度识别所述各个音符对应的和弦特征；将识别得到的同一音符在所述不同的和弦功能识别维度上的和弦特征进行组合，得到所述各个音符对应的和弦组合特征，并将所述各个音符对应的和弦组合特征所构成的特征序列作为所述音乐数据对应的音乐和弦识别结果。
[0007]在一个示例性实施例中，所述音乐数据的数据格式为乐器数据接口格式；依次提取所述音乐数据中含有的各个音符对应的音符信息，并基于所述各个音符对应的音符信息构建所述各个音符的二维矩阵表示，包括：依次提取所述音乐数据中含有的各个音符的音符音高和音符持续时长，将所述音符音高和音符持续时长作为所述各个音符对应的音符信息；将所述音符音高作为二维矩阵中的纵向元素，以及将所述音符持续时长作为所述二维矩阵中的横向元素，构建所述各个音符的二维矩阵表示。
[0008]在一个示例性实施例中，根据所述各个音符的二维矩阵表示提取所述各个音符对应的音符特征，包括：获取由所述各个音符的二维矩阵表示所构成的二维矩阵表示序列；将所述二维矩阵表示序列输入至特征提取模型中，获取所述特征提取模型针对所述二维矩阵表示序列输出的音符特征序列，所述音符特征序列中含有所述各个音符对应的音符特征。
[0009]在一个示例性实施例中，基于所述各个音符对应的音符特征，分别从不同的和弦功能识别维度识别所述各个音符对应的和弦特征，包括：获取由所述各个音符对应的音符特征所构成的音符特征序列；将所述音符特征序列分别输入至预置的多个和弦功能识别模
型中，以获取各个和弦功能识别模型从不同的和弦功能识别维度对所述音符特征序列中的各个音符特征进行识别处理所得到的和弦特征。
[0010]在一个示例性实施例中，所述和弦功能识别维度至少包括和弦调式维度、和弦调性维度以及和弦转位维度，所述和弦调式维度、所述和弦调性维度以及所述和弦转位维度共同作用于所述音乐数据的和弦功能表示。
[0011]在一个示例性实施例中，所述方法还包括：获取用于训练特征提取模型以及多个和弦功能识别模型的数据集，所述数据集中含有多个待训练的音乐数据；将各个待训练的音乐数据划分为第一音乐数据段、第二音乐数据段和第三音乐数据段，以基于所述各个待训练的音乐数据对应的第一音乐数据段构成训练数据集，基于所述各个待训练的音乐数据对应的第二音乐数据段构成测试数据集，以及所述各个待训练的音乐数据对应的第三音乐数据段构成验证数据集；根据所述训练数据集、所述测试数据集和所述验证数据集对所述特征提取模型以及多个和弦功能识别模型进行训练，以基于训练好的特征提取模型提取所述待识别音乐和弦的音乐数据中的各个音符对应的音符特征，以及基于训练好的多个和弦功能识别模型分别从不同的和弦功能识别维度识别所述各个音符对应的和弦特征。
[0012]在一个示例性实施例中，所述多个和弦功能识别模型的输入信号均为所述特征提取模型的输出信号；根据所述训练数据集、所述测试数据集和所述验证数据集对所述特征提取模型以及多个和弦功能识别模型进行训练，包括：根据所述训练数据集、所述测试数据集和所述验证数据集对所述特征提取模型进行训练；在得到训练好的特征提取模型后，根据所述训练数据集、所述测试数据集和所述验证数据集，以及所述训练好的特征提取模型的输出信号，对所述多个和弦功能识别模型进行训练；分别针对各个和弦功能识别模型进行训练所对应的训练损失值，当所述各个和弦功能识别模型对应的训练损失值之和小于损失阈值时，结束针对所述多个和弦功能识别模型的训练。
[0013]一种音乐和弦识别装置，包括：音符信息处理模块，配置为针对待识别音乐和弦的音乐数据，依次提取所述音乐数据中含有的各个音符对应的音符信息，并基于所述各个音符对应的音符信息构建所述各个音符的二维矩阵表示；音符特征提取模块，配置为根据所述各个音符的二维矩阵表示提取所述各个音符对应的音符特征；和弦特征识别模块，配置为基于所述各个音符对应的音符特征，分别从不同的和弦功能识别维度识别所述各个音符对应的和弦特征；识别结果获取模块，配置为将识别得到的同一音符在所述不同的和弦功能识别维度上的和弦特征进行组合，得到所述各个音符对应的和弦组合特征，并将所述各个音符对应的和弦组合特征所构成的特征序列作为所述音乐数据对应的音乐和弦识别结果。
[0014]一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如前任一项所述的音乐和弦识别方法。
[0015]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如前任一项所述的音乐和弦识别方法。
[0016]本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0017]在本申请实施例提出的技术方案中，基于人工智能的方式自动从待识别音乐和弦的音乐数据中提取各个音符在不同的和弦功能识别维度上的和弦特征，然后将同一音符在不同的和弦功能识别维度上的和弦特征进行组合，使得最终所得到音乐和弦识别结果中含
有各个音符在不同的和弦功能识别维度上的和弦信息，也即本申请的实施例能够基于数字音符识别音乐数据在和弦功能上的信息，解决了现有技术中无法得到关于古典音乐在和弦功能上的信息的问题。
[0018]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0019]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并于说明书一起用于解释本申请的原理。
[0020]图1是根据一示例性实施例示出的一种音乐和弦识别方法的流程图；
[0021]图2是根据一示例性实施例示出的一种音乐和弦识别模型的结构示本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种音乐和弦识别方法，其特征在于，包括：针对待识别音乐和弦的音乐数据，依次提取所述音乐数据中含有的各个音符对应的音符信息，并基于所述各个音符对应的音符信息构建所述各个音符的二维矩阵表示；根据所述各个音符的二维矩阵表示提取所述各个音符对应的音符特征；基于所述各个音符对应的音符特征，分别从不同的和弦功能识别维度识别所述各个音符对应的和弦特征；将识别得到的同一音符在所述不同的和弦功能识别维度上的和弦特征进行组合，得到所述各个音符对应的和弦组合特征，并将所述各个音符对应的和弦组合特征所构成的特征序列作为所述音乐数据对应的音乐和弦识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述音乐数据的数据格式为乐器数据接口格式；依次提取所述音乐数据中含有的各个音符对应的音符信息，并基于所述各个音符对应的音符信息构建所述各个音符的二维矩阵表示，包括：依次提取所述音乐数据中含有的各个音符的音符音高和音符持续时长，将所述音符音高和音符持续时长作为所述各个音符对应的音符信息；将所述音符音高作为二维矩阵中的纵向元素，以及将所述音符持续时长作为所述二维矩阵中的横向元素，构建所述各个音符的二维矩阵表示。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各个音符的二维矩阵表示提取所述各个音符对应的音符特征，包括：获取由所述各个音符的二维矩阵表示所构成的二维矩阵表示序列；将所述二维矩阵表示序列输入至特征提取模型中，获取所述特征提取模型针对所述二维矩阵表示序列输出的音符特征序列，所述音符特征序列中含有所述各个音符对应的音符特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述各个音符对应的音符特征，分别从不同的和弦功能识别维度识别所述各个音符对应的和弦特征，包括：获取由所述各个音符对应的音符特征所构成的音符特征序列；将所述音符特征序列分别输入至预置的多个和弦功能识别模型中，以获取各个和弦功能识别模型从不同的和弦功能识别维度对所述音符特征序列中的各个音符特征进行识别处理所得到的和弦特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述和弦功能识别维度至少包括和弦调式维度、和弦调性维度以及和弦转位维度，所述和弦调式维度、所述和弦调性维度以及所述和弦转位维度共同作用于所述音乐数据的和弦功能表示。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用于训练特征提取模型以及多个和弦功能识别模型的数据集，所述数据集中含有多个待训练的音乐数据；将各个待训练的音乐数据划分为第一音乐数据段、第二音乐数据段和第三音乐数据段...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋慧军，徐伟，杨艾琳，姜凯英，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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