一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法技术

本发明专利技术属于音乐短片生成应用技术领域，尤其涉及一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法。本发明专利技术提供一种基于音频、图像、文本多模态的音乐短片生成方法，构建了文本编码结构、音频编码结构、TS模型、MV diffusion模型训练架构以及MV diffusion模型测试架构。通过搭建的多模态深度学习模型，实现更全面、综合的多模态音乐短片生成能力，保证了各个模态之间的一致性和同步性，能够同时处理音频、图像和文本等多个相关任务，从而提高对音乐短片的全面理解和创造能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于音乐短片生成应用，尤其涉及一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法。

技术介绍

1、在当今社会，音频处理、图像处理和自然语言处理等各个领域取得显著的进展，主要归功于计算能力的提高和深度学习技术的广泛应用。目前，深度学习技术，特别是transformer网络网络模块，已经成为多模态生成的主流方法，为各种音频、图像和文本理解任务带来了突破性的性能提升。这些任务包括音频特征提取、图像生成、歌词分析等，它融合了文本、图像、音频等类型数据的处理和分析。在多模态
技术介绍
中，不同模态的数据能够相互影响，提供更全面、更精确的信息，使得系统能够更好地模拟人类感知和认知的多样性。尽管深度学习技术在多模态生成领域取得了巨大成功，但目前的研究主要集中在解决双模态的生成任务，对于三模态及以上的研究还存在局限，无法保证各个模态之间的一致性和同步性，且创造能力和全面理解能力都有待提高。

技术实现思路

1、本专利技术针对多模态音乐短片生成中所存在的技术问题，提出一种设计合理、方法简单、理论性强且能够实现实现保证各个模态本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法，其特征在于，所述步骤S1的具体操作方法为：

3.根据权利要求1所述的一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法，其特征在于，所述步骤S2的具体操作方法为：

4.根据权利要求1所述的一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法，其特征在于，所述S3步骤的具体操作方法为：

5.根据权利要求1所述的一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法，其特征在于，所述S4步骤的具体操作方...

【技术特征摘要】

1.一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法，其特征在于，所述步骤s1的具体操作方法为：

3.根据权利要求1所述的一种基于音频、图像和文本的多模态音乐短片生成方法，其特征在于，所述步骤s2的具体操作方法为：

4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑伟，董文轩，陈亮，陈彦彬，姚玉兵，郭盛，费立伟，
申请(专利权)人：中兴协力山东数字科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：