【技术实现步骤摘要】
本申请涉及ai辅助音乐创造，特别是基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法、装置、电子装置及存储介质。
技术介绍
1、在ai辅助音乐创作领域，会根据主旋律生成相适配的和弦（背景音乐的主要部分），它具有启发谱曲的作用，且简单和弦序列的智能生成，也为乐器初学者练习曲目提供了更多样化的选择和较低的入门门槛。
2、在相关
中，深度学习已在语音识别与声源分离领域得以应用，但在音乐生成领域，传统算法以及深度学习模型基于现有数据库的和弦生成能力仍难以与人类谱曲媲美，旋律的可控性、结构性、一致性和多样性都存在一定挑战，究其原因是在于：和弦与主旋律之间的关系具有复杂性，且和弦本身不仅仅是简单的音符堆叠，和弦与和弦之间也有着序列的规则和逻辑，传统算法往往是基于现有样本的计算与预测，在计算与预测过程中忽略或损失了人类创作遵循的乐理信息，进而导致作品结构混乱、与主旋律适配度差、可解释性低等问题。
3、相关技术中的和弦匹配方案中，因未充分考虑和弦进行的规律和音乐的整体结构，同时，未将乐理知识作为规则与和弦序列生成算法进行耦合，造成匹配的和...
【技术保护点】
1.一种基于TSD和遗传算法的和弦匹配方法，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，在将待匹配和弦的目标旋律片段输入已训备的和弦预测模型，得到第一参照和弦序列之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述第一参照和弦序列和TSD可达矩阵，计算多个当前和弦序列对应的适应度，得到当前和弦序列种群的种群适应度，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一参照和弦序列所对应的第一和弦组和每个所述当前和弦序列所对应的第二和弦组， 确定每个所述当前和弦序列与所述第一参照和弦序列...
【技术特征摘要】
1.一种基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法，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，在将待匹配和弦的目标旋律片段输入已训备的和弦预测模型，得到第一参照和弦序列之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述第一参照和弦序列和tsd可达矩阵，计算多个当前和弦序列对应的适应度，得到当前和弦序列种群的种群适应度，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一参照和弦序列所对应的第一和弦组和每个所述当前和弦序列所对应的第二和弦组， 确定每个所述当前和弦序列与所述第一参照和弦序列所对应的相似度，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述tsd可达矩阵中的可达值和预设的适应度修正参数，确定每个所述当前和弦序列所对应的第二适应...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鑫源，何子炎，魏依琳，陈想，廖知非，刘晓翔，龚雪沅，林聪，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：
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