【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于音乐生成，涉及一种基于和弦情感的动机发展多声部音乐生成算法。
技术介绍
1、随着人类对音乐需求的增加，智能作曲技术应运而生。传统的智能作曲算法主要分为以下两类：第一类为基于规则的音乐生成，主要利用特定的规则或语法进行作曲，但研究者需要针对不同类型的音乐创建对应的规则，在作曲过程中通常伴随着一致性干预的影响，生成的音乐在可听性方面相对不足，因此后期处理阶段需要进行大量的人为调整。第二类为利用深度神经网络学习音乐的相关特征，进而利用所学习的音乐特征生成音乐片段。
2、在符号音乐的生成任务中，目前主流生成模型主要以lstm、transformer、gan为基础架构。和声(harmony)是符号音乐的重要基本元素，表示旋律与和弦(chords)或各和弦之间的关系，主要具有构建结构和表达色彩两个功能。和声编配的主要任务是根据旋律生成不同色彩的和弦连接(chord connections)。在基于深度学习的符号音乐生成工作中，相较于旋律生成，和弦相关的研究相对较少。然而，未考虑到和弦与旋律之间的协调关系，会导致生成音乐的可...
【技术保护点】
1.一种基于和弦情感的动机发展多声部音乐生成算法，其特征在于：通过和弦约束的方式生成旋律声部与其他的多个声部；算法的输入为情感标签，情感标签包含主情感标签与副情感标签)，构建不同主情感标签对应的和弦组合库，在生成音乐过程中依据输入的主情感标签选定一套和弦组合，令其全程作为后续各声部生成的条件约束；构建了三个核心模块以用于实现各声部音符的生成；依据输入的副情感标签对各声部进一步微调，在配置各声部乐器、速度、调式等参数后合成最终的可读性乐谱；
2.根据权利要求1所述的一种基于和弦情感的动机发展多声部音乐生成算法，其特征在于：所述算法的完整执行过程包含以下四个步
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【技术特征摘要】
1.一种基于和弦情感的动机发展多声部音乐生成算法，其特征在于：通过和弦约束的方式生成旋律声部与其他的多个声部；算法的输入为情感标签，情感标签包含主情感标签与副情感标签)，构建不同主情感标签对应的和弦组合库，在生成音乐过程中依据输入的主情感标签选定一套和弦组合，令其全程作为后续各声部生成的条件约束；构建了三个核心模块以用于实现各声部音符的生成；依据输入的副情感标签对各声部进一步微调，在配置各声部乐器、速度、调式等参数后合成最终的可读性乐谱；
2.根据权利要求1所述的一种基于和弦情感的动机发展多声部音乐生成算法，其特征在于：所述算法的完整执行过程包含以下四个步骤：
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