【技术实现步骤摘要】
一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法
[0001]本专利技术属于计算机舞蹈编排
，特别是涉及一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法。
技术介绍
[0002]音乐处理技术和动作捕捉技术的不断发展，基于音乐的舞蹈动作合成技术逐渐成为音乐理解和舞蹈合成领域的研究热点，而如何提高音乐和舞蹈的匹配以及合成舞蹈的真实性是研究的关键点。
[0003]统计模型是这类任务最早的工作，比如基于核的概率分布来合成动作，缺点是缺少动作细节；动作图以一个非参的方式解决了缺少动作细节的问题，动作图是一个动作数据集上的有向图，每个节点表示一个姿势，每条边表示两个姿势之间的过渡，通过随机在图上游走来生成动作，缺点是生成的过渡的合理性，一些方法通过参数化过渡来解决这个问题。基于核的概率分布的方法，缺乏动作细节，变现为动作极度僵硬；动作图的方法把问题转化为在图上寻找最优路径，通过一个非参的方式解决了缺乏动作细节的问题，并且在动作图里加入节拍信息可以合成有节奏的动作，但是动作之间合理的过渡比较困难，动作之间不连贯，表现为像多段动作的拼...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征在于，包括步骤：特征提取：将音频文件进行预处理获得音频序列，将音频序列转化为特征数据，特征数据由结构特征、节拍特征和风格特征构成；特征融合：将结构特征、节拍特征和风格特征进行融合，得到音乐特征表示；姿态生成：将音乐特征表示输入姿态生成器获得舞蹈姿态。2.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征在于，将音频文件进行预处理获得音频序列，包括步骤：对音频文件仅采样获得表示波形的一维数组；对一维数组进行切分，获得每帧对应时长的音频单元；对所获得的多个音频单元进行组合获得音频序列。3.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征在于，所述特征提取过程由结构提取器、风格提取器和节拍提取器构成；所述结构提取器提取结构特征向量，节拍提取器提取节拍特征向量，风格提取器提取风格特征向量，最后将得到的三组特征向量进行拼接作为表示音乐的特征向量。4.根据权利要求3所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征在于，所述结构提取器，由一个音频编码器对音乐文件编码，编码后得到的向量经过LSTM网络之后使用注意力机制处理来得到结构特征向量。5.根据权利要求3所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征在于，所述风格提取器，由一个音频编码器对音...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞文心，高宇飞，刘宇欣，吴筱迪，龚俊，刘畅，
申请(专利权)人：西南科技大学，
类型：发明
国别省市：
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