【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别涉及一种基于人工智能的作曲方法及装置、存储介质。
技术介绍
1、目前，利用音乐家和计算机专家的专业知识开发出的音乐自动生成系统，可实现人工智能作曲。
2、然而，由于音乐自动生成系统缺乏用户的情感和情绪。那么，用户利用音乐自动生成系统进行作曲时，所作出的乐曲可能无法满足用户的音乐喜好。
3、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
2、本公开实施例提供了一种基于人工智能的作曲方法及装置、作曲系统、存储介质，可以根据用户的音乐喜好进行作曲。
3、第一方面，本公开实施例提供一种基于人工智能的作曲方法，所述方法包括：
4、获取用户输
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的作曲方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从音乐库中获取用户喜欢的音乐，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据用户的身份信息，从音乐库中查询用户喜欢的音乐，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一神经网络模型提取用户喜欢的音乐的第一音乐特征数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将第一音乐特征数据和音节数据输入至第二神经网络模型进行作曲，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，接收第二神经网络...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的作曲方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从音乐库中获取用户喜欢的音乐，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据用户的身份信息，从音乐库中查询用户喜欢的音乐，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一神经网络模型提取用户喜欢的音乐的第一音乐特征数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将第一音乐特征数据和音节数据输入至第二神经网络模型进行作曲，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：李娅，邓心怡，王一帆，魏骊臻，于磊，刘旭，文克功，
申请(专利权)人：海南师范大学，
类型：发明
国别省市：
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