一种基于生成式AI的结构化歌词-旋律生成方法和系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于生成式AI的结构化歌词‑旋律生成方法和系统，包括两个关键模块：主题到歌词生成(Theme‑to‑Lyric,TTL)和结构识别与优化(Structure Identification and Optimization,SIO)。TTL模块利用大规模语言模型生成高质量的中英文歌词，并通过与用户的互动不断优化歌词内容，以满足用户的个性化需求。SIO模块通过分析和提取音乐中的结构特征，确保生成的旋律符合音乐理论的基本规则，增强音乐作品的层次感和情感表达。本发明专利技术的优势在于，通过引入TTL模块和SIO模块的协同工作，实现了对歌词和旋律的高效生成和优化。生成的音乐作品不仅具有合理的结构和连贯性，还能够在实际应用中达到更高的质量标准，推动了音乐创作领域的智能化和自动化进程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种ai作曲生成技术，具体涉及一种基于生成式ai的结构化歌词-旋律生成方法chat structure transformer(cst)。

技术介绍

1、随着人工智能技术的不断进步，ai作曲技术在音乐创作领域引起了广泛关注。传统的音乐创作依赖于作曲家的个人经验和灵感，既耗时又存在创作瓶颈。而近年来，基于机器学习和深度学习的音乐生成技术迅速发展，为自动化、智能化的音乐创作提供了新的可能性。现有的ai作曲技术主要集中在歌词-旋律的生成方面。然而，通常存在以下几个问题：首先，歌词通常需要事先指定，自动化的歌词生成并与旋律生成相结合的技术还不够成熟。这种不足使得生成的音乐作品在实际应用中存在较大的局限性。其次，大多数ai作曲系统缺乏对音乐整体结构的深度理解。它们往往仅关注局部的旋律或和弦生成，而忽略了音乐作品的整体结构(如主歌、副歌)的合理性和连贯性。这种局限性导致生成的音乐作品在旋律流畅性、和谐性、层次感以及情感表达等方面难以达到预期标准，影响了音乐作品的实际应用价值。

技术实现思路

<p>1、针对以上问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于生成式AI的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于生成式AI的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于：步骤1中利用ChatGPT生成符合用户指定主题的用户满意的歌词。

3.如权利要求1所述的一种基于生成式AI的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于：步骤2中，调性的获取通过文本情感模型分析歌词中的数据实现，调性分为大调和小调，分别对应歌词的积极和消极情绪；

4.如权利要求1所述的一种基于生成式AI的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于：步骤3的具体实现方式如下；

5.如权利要求1所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种基于生成式ai的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于生成式ai的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于：步骤1中利用chatgpt生成符合用户指定主题的用户满意的歌词。

3.如权利要求1所述的一种基于生成式ai的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于：步骤2中，调性的获取通过文本情感模型分析歌词中的数据实现，调性分为大调和小调，分别对应歌词的积极和消极情绪；

4.如权利要求1所述的一种基于生成式ai的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于：步骤3的具体实现方式如下；

5.如权利要求1所述的一种基于生成式ai的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于：structure transformer模型是在transformer基础上引入结构识别与优化模块sio，该模块位于位置编码和层归一化之间，具体实现方式如下；...

【专利技术属性】
技术研发人员：何儒汉，刘瑞雪，彭涛，胡新荣，
申请(专利权)人：武汉纺织大学，
类型：发明
国别省市：