一种基于人工智能的音乐智能创作系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的音乐智能创作系统，包括：采集模块，用以对音乐创作数据进行实时采集；处理模块，用以对音乐创作数据进行标准化处理；分类标签模块，用以构建分类标签模型，并对标准化音乐数据进行分类标签；音乐生成模块，用以根据音乐数据库构建第一创作模型、第二创作模型和第三创作模型，并输出各音乐片段，还对各音乐片段进行合成处理；用户决策模块，用以获取用户对目标音乐的满意度，并根据满意度对目标音乐的生成过程进行调整；反馈校正模块，用以对用户决策模块的调整过程进行校正；反馈优化模块，用以对反馈校正模块的校正过程进行优化。本发明专利技术提高了音乐创作的效率和多样性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的音乐智能创作系统。

技术介绍

1、随着消费者对音乐需求的日益多样化和个性化，传统的音乐创作方式难以满足市场的快速变化。人工智能音乐创作系统能够根据用户的偏好和需求，生成符合其个性化要求的音乐作品，传统的音乐创作过程往往耗时耗力，需要创作者具备丰富的音乐知识和创作经验，现有的音乐生成系统大多需要专业的音乐知识和技能，或依赖预设的音乐模板，虽然在一定程度上简化了音乐创作的过程，但仍无法实现个性化和多样化的音乐生成，而基于人工智能的音乐智能创作系统能够自动生成和协助人类生成音乐作品，极大地提高了音乐创作的效率。

2、中国专利公开号：cn117765903a公开了一种智能音视频创作方法及系统，包括采集音乐数据及从k歌系统及用户历史数据，对其进行预处理，将音乐数据和用户历史数据进行融合，对深度学习模型进行训练以得到目标模型，调用目标模型对目标歌曲进行混音处理以制作生成符合用户意图的混音歌曲并传送至打碟系统，调用目标模型对目标歌词进行歌曲创作以制作生成符合用户意图的歌曲并传送至k歌系统。但该方案仅限于对目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的音乐智能创作系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的音乐智能创作系统，其特征在于，在所述分类标签模块中，根据分类标签数据库构建分类标签模型，将分类标签数据库划分为75％的分类训练集和25％的分类验证集，将分类训练集输入至决策树模型中进行训练，并将分类验证集输入至训练后的决策树模型中对决策树模型进行迭代优化，直至决策树模型的分类准确率达到99％时，将该决策树模型作为分类标签模型进行输出，并将标准化音乐数据输入分类模型中进行对标准化音乐数据进行分类标签，得到分类标签数据。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的音乐智能创作...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的音乐智能创作系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的音乐智能创作系统，其特征在于，在所述分类标签模块中，根据分类标签数据库构建分类标签模型，将分类标签数据库划分为75％的分类训练集和25％的分类验证集，将分类训练集输入至决策树模型中进行训练，并将分类验证集输入至训练后的决策树模型中对决策树模型进行迭代优化，直至决策树模型的分类准确率达到99％时，将该决策树模型作为分类标签模型进行输出，并将标准化音乐数据输入分类模型中进行对标准化音乐数据进行分类标签，得到分类标签数据。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的音乐智能创作系统，其特征在于，所述音乐生成模块包括：

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的音乐智能创作系统，其特征在于，在所述第一创作单元中，根据音乐数据库对第一创作模型进行构建，其中，将变分自编码器的参数初始化为标准参数，并将音乐数据库划分为70％变分训练集、20％变分验证集和10％变分测试集，将变分训练集输入至变分自编码器中进行训练，并将变分验证集输入训练后的变分自编码器中对参数进行优化，直至变分自编码器在变分测试集上输出的变分准确率达到95％时，将该变分自编码器作为第一创作模型进行输出，将分类标签数据输入第一创作模型中进行处理，生成第一音乐片段。

5.根据权利要求3所述的基于人工智能的音乐智能创作系统，其特征在于，在所述第二创作单元中，根据音乐数据库对第二创作模型进行构建时，根据音乐数据库对生成对抗网络模型进行交替训练，得到第二创作模型，并将分类标签数据输入第二创作模型中进行处理，生成第二音乐片段，其中：

6.根据权利要求3所述的基于人工智能的音乐智能创作系统，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈静，
申请(专利权)人：广州奇谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：