【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能音乐，尤其涉及一种基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统。
技术介绍
1、人工智能音乐
结合了人工智能(ai)、机器学习(ml)、以及云计算等先进技术，专注于创造、分析、推荐和分发音乐内容。此领域的研究与应用不仅包括自动生成音乐作品、音乐推荐系统，还涵盖音乐分析、情感识别、以及音乐教育等多个方面。通过利用ai的数据处理和模式识别能力，人工智能音乐技术能够理解音乐结构、风格和情感，从而创造出新的音乐体验或改进音乐制作和分享的过程。
2、其中，基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统是利用云计算提供的强大计算资源和存储能力，结合人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创造、管理和优化线上音乐活动的平台。其目的是提高音乐活动的可达性、参与度和互动性，为用户提供个性化的音乐体验。该系统旨在通过智能化的方式，如个性化推荐、智能内容生成和实时互动功能，来强化线上音乐活动的吸引力和参与感。
3、传统基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统在音乐结构分析中依赖于简单的算法，缺乏对音乐元素间复杂关系的...
【技术保护点】
1.一种基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述系统包括音乐结构分析模块、音乐创作模块、流行趋势预测模块、音乐相似度分析模块、音乐结构生成模块、动态结构解析模块、创意音乐生成模块、用户体验反馈模块，
2.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐结构图谱包括音乐元素的节点表示、节点间的关系定义、关键音乐元素的突出标记，所述新音乐作品包括根据输入条件生成的音乐序列、音乐风格和情绪的融合，结构化音乐信息的编码，所述流行趋势结果包括未来一段时间内音乐作品的预测流行度、流行趋势的时间序列分析、关键影响因素的识别...
【技术特征摘要】
1.一种基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述系统包括音乐结构分析模块、音乐创作模块、流行趋势预测模块、音乐相似度分析模块、音乐结构生成模块、动态结构解析模块、创意音乐生成模块、用户体验反馈模块，
2.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐结构图谱包括音乐元素的节点表示、节点间的关系定义、关键音乐元素的突出标记，所述新音乐作品包括根据输入条件生成的音乐序列、音乐风格和情绪的融合，结构化音乐信息的编码，所述流行趋势结果包括未来一段时间内音乐作品的预测流行度、流行趋势的时间序列分析、关键影响因素的识别，所述相似度分析结果包括音乐作品间的相似度得分、同类音乐作品的聚类、特征向量的相似性比较，所述多维音乐框架包括基于相似度分析结果定制的音乐结构设计、长距离依赖关系的映射、结构中的动态元素配置，所述动态解析图包括音乐结构复杂性的图形表示、关键音乐元素的强化标记、结构动态变化的可视化，所述创意音乐作品包括非线性创作思路的应用、多样性音乐序列的产生、创新灵感的音乐表达，所述用户体验改善方案包括用户情感倾向和满意度的分析结果、关键反馈信息的提取、针对性改进措施的方案。
3.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐结构分析模块包括旋律分析子模块、和声分析子模块、节奏...
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