一种基于AI的音乐生成系统及方法

本发明涉及音乐，特别是涉及一种基于ai的音乐生成系统及方法。

背景技术：

1、目前的音乐制作软件主要依靠手动编辑，使用预制的音频库和音乐样本。虽然一些软件包含基本的自动音乐生成功能，但这些通常是基于简单的算法和有限的音乐理论。

2、现有的工具缺乏复杂的音乐理论分析能力，不能根据先进的音乐理论自动生成复杂的音乐作品，对于非专业用户尤其不友好。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：

2、一种基于ai的音乐生成系统，包括音乐交互模块和与所述音乐交互模块连接的ai模块；

3、所述音乐交互模块包括：

4、交互单元，所述交互单元用于和用户进行交互，包括音频输入、接收用户设定的特定参数和风格；

5、输出单元，所述输出单元用于生成展示完整的音乐作品；

6、所述ai模块包括：

7、音频分析单元，所述音频分析单元用于识别音乐样本中的旋律、和声、节奏和风格；

8、深度学习模型单元，所述深度学习模型单元用于实现复杂音乐结构的学习和创作；

9、神经网络单元，所述神经网络单元用于训练和模拟来生成旋律、和弦进行和节奏模式；

10、数据库单元，所述数据库单元用于存储标准的音乐理论和风格规则；

11、算法作曲单元，所述算法作曲单元用于生成音乐元素。

12、进一步的，所述交互单元中的风格包括古典、爵士、流行、民谣、摇滚、说唱、电子。

13、进一步的，所述深度学习模型单元采用卷积神经网络和循环神经网络模型，基于大量音乐数据训练算法。

14、进一步的，所述数据库单元还可以存储艺术家作品特征标记。

15、进一步的，所述特征标记包括旋律片段、和弦种类、音高、乐器种类、节拍、音长、音符数。

16、一种基于ai的音乐生成方法，包括以下步骤：

17、s1)：建立数据库；

18、s2)：训练模型：使用神经网络和深度学习模型调用数据库进行训练和拟合，生成大数据模型；

19、s3)：获取输入：获取音频输入和用户输入参数、风格，将音频文件存于临时文件夹，将输入参数、风格分别计为对应变量并储存，如果没有输入参数和风格，变量记为0；

20、s4)：分析识别：获取输入音频文件，通过与数据库中的模型进行比对，识别并提取音频中的旋律、和弦种类、音高、乐器种类、节拍、音长、音符数，并记录相应的特征标记，从而生成第一特征标记组；

21、s5)：调取步骤3中的变量，并按照变量值替换步骤4中的第一特征标记组中对应的特征标记，形成第二特征标记组。

22、s6)：作曲：根据步骤5中的第二特征标记组调用数据库重新谱曲；

23、s7)：分析：利用深度学习模型分析步骤6中的曲调卡顿和不流畅节点位置；

24、s8)：谱曲优化：将卡顿和不流畅节点按照深度学习模型进行平滑拟合；

25、s9)：输出：将优化过的曲子进行播放。

26、进一步的，所述步骤s1具体分为以下步骤：

27、s1-1)：将音乐理论基础存储数据库空间内，存储查询路径参数。

28、s1-2)：建立音高库：收录a0-g8的标准音高音频文件，并使用音高字母做特征标记；

29、s1-3)：建立和弦库：建立三和弦、七和弦、九和弦及常用的144个和弦音频文件，并用和弦字母做特征标记；

30、s1-4)：建立乐器库：建立多种乐器音色并使用英文名称作为乐器特征标记；

31、s1-5)：建立音符库；

32、s1-6)：建立音长标准：将旋律按照发音时长建立音长标准，具体分为:

33、半分音：0<发音时长t<1秒；

34、标准音：发音时长t＝1秒；

35、长分音：1<发音时长t<＝2秒；

36、长音：发音时长t>2秒；

37、s1-7)：建立节拍标准：根据乐理标准单位时值和强弱规律的组织形式为一个标准节拍，并建立标准节奏型，分为2/4、4/4、3/4、3/8、6/8；

38、s1-8)：建立多位艺术家库：通过分析某位艺术家的旋律、和弦种类、音高、乐器种类、节拍、音长、音符数，通过深度学习模型拟合，从而生成通用的特征标记组对应所述的艺术家；

39、s1-9)：建立旋律库：按照风格旋律不同，建立不同风格的标准特征标记组。

40、进一步的，步骤s3中的输入参数分为欢快、悲伤、高亢、激情、平缓、宁静、咆哮，风格为古典、爵士、流行、民谣、摇滚、说唱、电子；

41、其中输入参数变量分别记为：

42、1：欢快，2：悲伤，3：高亢，4：激情，5：平缓，6：宁静，7：咆哮；

43、风格变量分别记为：

44、1：古典，2：爵士，3：流行，4：民谣，5：摇滚，6：说唱，7：电子。

45、本发明的有益效果：

46、(1)提升音乐创作效率：自动化的音乐生成大大减少了作曲和编曲的时间，特别适用于快速制作原型或背景音乐。

47、(2)创新音乐作品：ai算法能够创造出传统方法难以实现的新颖旋律和和声，提供无限的创作灵感。

48、(3)降低音乐创作门槛：对于非专业用户，该引擎提供了一种易于上手的方式来创作音乐，使音乐创作变得更加民主化。

技术特征：

1.一种基于ai的音乐生成系统，其特征在于：包括音乐交互模块和与所述音乐交互模块连接的ai模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于ai的音乐生成系统，其特征在于：所述交互单元中的风格包括古典、爵士、流行、民谣、摇滚、说唱、电子。

3.根据权利要求1所述的一种基于ai的音乐生成系统，其特征在于：所述深度学习模型单元采用卷积神经网络和循环神经网络模型，基于大量音乐数据训练算法。

4.根据权利要求1所述的一种基于ai的音乐生成系统，其特征在于：所述数据库单元还可以存储艺术家作品特征标记。

5.根据权利要求4所述的一种基于ai的音乐生成系统，其特征在于：所述特征标记包括旋律片段、和弦种类、音高、乐器种类、节拍、音长、音符数。

6.一种基于ai的音乐生成方法，其特征在于：包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种应用新材料的环保电池的制造方法，其特征在于：所述步骤s1具体分为以下步骤：

8.根据权利要求6所述的一种基于ai的音乐生成方法，其特征在于：步骤s3中的输入参数分为欢快、悲伤、高亢、激情、平缓、宁静、咆哮，风格为古典、爵士、流行、民谣、摇滚、说唱、电子；

技术总结本发明公开了一种基于AI的音乐生成系统及方法，包括音乐交互模块和与所述音乐交互模块连接的AI模块；所述音乐交互模块包括：交互单元、输出单元，所述AI模块包括：音频分析单元、深度学习模型单元、神经网络单元、数据库单元、算法作曲单元。本发明提升音乐创作效率，大大减少了作曲和编曲的时间，特别适用于快速制作原型或背景音乐。技术研发人员：马稚中受保护的技术使用者：温州理工学院技术研发日：技术公布日：2024/3/12