一种基于循环神经网络的音乐生成和演奏方法及系统

本发明涉及音乐生成和演奏，尤其涉及一种基于循环神经网络的音乐生成和演奏方法及系统。

背景技术：

1、音乐生成是一种利用计算机算法创作或编写新音乐的过程，它需要展现真正的创造力，而创造力取决于与音乐语言层次结构相关的各种因素。音乐生成面临着算法方法，最近，深度学习模型正被用于其他领域，例如计算机视觉。在本文中，我们希望将基于ai的音乐创作模型与人类音乐创作和创作过程之间的现有关系置于背景中；

2、循环神经网络(rnn)是一种能够存储序列信息的神经网络，它从前一阶段获取输入，并将其输出作为下一阶段的输入，rnn有一个重复模块，它从前一级获取输入，并将其输出作为下一级的输入，然而，rnn只能保留最近阶段的信息，因此我们的网络需要更多的内存来学习长期依赖关系，这就是长短期记忆网络(lstms)，lstms是rnns的一个特例，具有与rnns相同的链状结构，但有不同的重复模块结构。

3、基于rnn的音乐生成模型通常使用nn架构，这些架构已被证明在计算机视觉或自然语言处理(nlp)等其他领域表现良好，在这些领域中还可以使用预训练的模型，可用于音乐生成，这称为迁移学习。

4、但是目前基于rnn的音乐生成模型存在以下几个缺点：

5、1、rnn模型容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致训练不稳定或难以收敛；

6、2、rnn模型需要大量的数据和计算资源来训练，而且训练时间较长；

7、3、rnn模型难以捕捉音乐中的复杂结构和长期依赖关系，导致生成的音乐缺乏多样性和连贯性；

8、4、rnn模型难以控制生成音乐的风格、情感和内容，导致生成的音乐缺乏个性和表达力；

9、而上述这些缺点主要是由于rnn模型的设计和原理所限制：

10、1.1、rnn模型通过反向传播算法来更新参数，但是当序列长度较长时，梯度会随着时间步长而衰减或增大，导致梯度消失或梯度爆炸的问题；

11、1.2、rnn模型需要对每个时间步长进行计算和存储，因此当序列长度较长时，会占用大量的内存和计算资源，并且无法并行化处理；

12、1.3、rnn模型通过隐藏状态来传递信息，但是隐藏状态的容量有限，并且会随着时间步长而遗忘旧信息，导致难以捕捉音乐中的复杂结构和长期依赖关系；

13、1.4、rnn模型通过概率分布来生成音符，但是概率分布的参数是由数据决定的，并不容易受到外部条件的影响，导致难以控制生成音乐的风格、情感和内容。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种基于循环神经网络的音乐生成和演奏方法及系统，本发明能够利用循环神经网络来生成具有多样性、连贯性、个性和表达力的音乐，并且能够根据用户的需求和喜好来调整音乐的风格、情感和内容，从而提高了音乐生成的质量和用户满意度，且采用了音乐风格提取模块和音乐情感识别模块，能够从音乐数据中提取音乐风格和情感的特征，并将其编码为向量或矩阵，从而增加了音乐生成的多样性和个性，其次采用了改进的lstm网络，能够利用注意力机制和条件机制来生成音乐内容，从而增加了音乐生成的连贯性和表达力，并且采用了音乐后处理模块和音乐演奏模块，能够将生成的音乐内容转换为适合播放或保存的格式，并根据用户的选择来演奏或保存生成的音乐，从而增加了音乐生成的实用性和可操作性。

2、根据本发明实施例的一种基于循环神经网络的音乐生成和演奏方法，具体包括以下步骤：

3、s1、将原始音乐数据通过音乐数据预处理模块转换为rnn可接受的输入格式，并将其存储在数据库中；

4、s2、从数据库中选择音乐数据作为训练集，通过音乐风格提取模块和音乐情感识别模块，提取训练集中音乐的风格和情感特征，将其编码为向量和矩阵，同时，将训练集中的音乐数据作为目标输出；

5、s3、使用训练集中的音乐数据和相应的特征向量和矩阵，通过音乐内容生成模块训练改进的长短时记忆网络lstm，并使用目标输出作为监督信号，计算损失函数并更新网络参数；

6、s4、接收用户的输入条件，并将其转换为相应的特征向量和矩阵，使用这些特征向量和矩阵作为条件输入，通过已训练好的lstm网络生成相应的音乐内容；

7、s5、将生成的音乐内容通过音乐后处理模块转换为适合播放以及保存的格式，并将其存储在数据库中；

8、s6、根据用户的选择，通过音乐演奏模块演奏以及保存生成的音乐。

9、优选的，所述步骤s1中将音乐数据转换为适合循环神经网络输入格式的具体步骤为：

10、s1.1、根据音频文件的编码格式，使用相应的解码器将其转换pcm脉冲编码调制格式，即将连续的模拟信号转换为离散的数字信号；

11、s1.2、对pcm格式的音频数据进行重采样，即将采样率调整为一个固定的值；

12、s1.3、对重采样后的音频数据进行分帧，即将音频数据分割为一系列固定长度的帧，每个帧之间有一定的重叠；

13、s1.4、对每个帧进行窗函数处理，即将每个帧乘以一个窗函数，以减少帧边缘处的信号波动；

14、s1.5、对每个帧进行快速傅里叶变换fft，即将每个帧从时域转换为频域，得到每个帧的幅度谱和相位谱；

15、s1.6、对每个帧的幅度谱进行梅尔滤波器组处理，即将每个帧的幅度谱乘以一组三角形滤波器，得到每个帧的梅尔频谱；

16、s1.7、对每个帧的梅尔频谱进行对数处理，即将每个帧的梅尔频谱取对数，得到每个帧的梅尔倒谱；

17、s1.8、对每个帧的梅尔倒谱进行离散余弦变换dct，即将每个帧的梅尔倒谱从频域转换为倒谱域，得到每个帧的梅尔频率倒谱系数mfcc。

18、优选的，所述步骤s3中改进的lstm网络生成相应音乐内容的具体步骤为：

19、s3.1、将用户的输入条件转换为特征向量和矩阵；

20、s3.2、将特征向量和矩阵作为输入，使用改进的长短期记忆网络lstm来生成音乐内容，所述改进的lstm网络在每个时间步长增加了一个注意力机制，用于关注与当前输出相关的输入信息，并增加了一个条件机制，用于根据用户的输入条件来调整输出概率分布；

21、s3.3、将改进的lstm网络的输出序列作为音乐内容，根据需要转换为音符序列以及midi文件，所述音符序列是一种表示音乐数据的简单格式，每个音符由音高、时值和力度组成，所述midi文件是一种表示音乐数据的标准格式，每个音符由音高、时值、力度和乐器信息组成。

22、优选的，所述s4中通过已训练好的lstm网络生成相应的音乐内容具体步骤包括：

23、s4.1、将用户的输入条件转换为相应的特征向量和矩阵，使用预训练的词嵌入模型将文本条件转换为向量，使用预训练的分类模型将音频条件转换为向量；

24、s4.2、使用这些特征向量和矩阵作为条件输入，通过已训练好的lstm网络生成相应的音乐内容，从而根据用户的输入条件生产符合用户需求和喜好的音乐内容；

25、s4.3、将生成的音符序列以及midi文件作为音乐内容输出。

26、一种基于循环神经网络的音乐生成和演奏系统，其特征在于，具体包括：

27、音乐数据预处理模块，所述音乐数据预处理模块用于将原始音乐数据转换为适合rnn输入的格式，包括数据归一化、序列划分和特征提取；

28、音乐风格提取模块，所述音乐风格提取模块从音乐数据中提取音乐风格的特征，并将其编码为向量和矩阵；

29、音乐情感识别模块，从音乐数据中识别音乐情感的类别，并将其编码为向量和矩阵；

30、音乐内容生成模块，所述音乐内容生成模块根据用户的输入条件生成音乐内容，其中所述生成模块采用改进的lstm网络，该网络在每个时间步增加了一个注意力机制和一个条件机制；

31、音乐后处理模块，所述音乐后处理模块用于将生成的音乐内容进行音频格式转换、音符优化和音效增强，以生成适合播放以及保存的音乐；

32、音乐演奏模块，所述音乐演奏模块用于根据用户的选择演奏以及保存生成的音乐。

33、优选的，所述音乐风格提取模块通过对音乐数据进行频谱分析、节奏分析以及和弦分析，提取音乐的风格特征，并将其编码为向量和矩阵。

34、优选的，所述音乐情感识别模块通过对音乐数据进行情感识别算法分析，识别音乐的情感类别，并将其编码为向量和矩阵。

35、优选的，所述音乐内容生成模块中改进的lstm网络由以下几个部分组成：

36、编码器，所述编码器用于将输入特征向量和矩阵编码为一个隐藏状态向量；

37、解码器，所述解码器用于根据编码器的隐藏状态向量和用户的输入条件来生成输出序列；

38、注意力机制，所述注意力机制用于计算解码器在每个时间步长对编码器隐藏状态向量的注意力权重，并根据权重得到一个上下文向量；

39、条件机制，所述条件机制用于根据用户的输入条件和上下文向量来调整解码器输出概率分布。

40、优选的，所述音乐演奏模块通过模拟不同乐器的演奏特性，实现对生成音乐的逼真演奏。

41、优选的，所述音乐数据预处理模块通过时频转换、特征提取和数据标准化，将原始音乐数据转换为适用于循环神经网络的输入格式。

42、本发明的有益效果是：

43、1、本发明利用循环神经网络来生成具有多样性、连贯性、个性和表达力的音乐，并且能够根据用户的需求和喜好来调整音乐的风格、情感和内容，从而提高了音乐生成的质量和用户满意度。

44、2、本发明采用了音乐风格提取模块和音乐情感识别模块，能够从音乐数据中提取音乐风格和情感的特征，并将其编码为向量或矩阵，从而增加了音乐生成的多样性和个性。

45、3、本发明采用了改进的lstm网络，能够利用注意力机制和条件机制来生成音乐内容，从而增加了音乐生成的连贯性和表达力。

46、4、本发明采用了音乐后处理模块和音乐演奏模块，能够将生成的音乐内容转换为适合播放或保存的格式，并根据用户的选择来演奏或保存生成的音乐，从而增加了音乐生成的实用性和可操作性。

47、5、本发明能够实现自动化、智能化、个性化和创新化的音乐生成和演奏，从而节省了人力、时间和资源，拓展了音乐创作和欣赏的范围和可能性。