基于TSD和遗传算法的和弦匹配方法、装置、电子装置及存储介质

本申请涉及ai辅助音乐创造，特别是基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法、装置、电子装置及存储介质。

背景技术：

1、在ai辅助音乐创作领域，会根据主旋律生成相适配的和弦（背景音乐的主要部分），它具有启发谱曲的作用，且简单和弦序列的智能生成，也为乐器初学者练习曲目提供了更多样化的选择和较低的入门门槛。

2、在相关技术领域中，深度学习已在语音识别与声源分离领域得以应用，但在音乐生成领域，传统算法以及深度学习模型基于现有数据库的和弦生成能力仍难以与人类谱曲媲美，旋律的可控性、结构性、一致性和多样性都存在一定挑战，究其原因是在于：和弦与主旋律之间的关系具有复杂性，且和弦本身不仅仅是简单的音符堆叠，和弦与和弦之间也有着序列的规则和逻辑，传统算法往往是基于现有样本的计算与预测，在计算与预测过程中忽略或损失了人类创作遵循的乐理信息，进而导致作品结构混乱、与主旋律适配度差、可解释性低等问题。

3、相关技术中的和弦匹配方案中，因未充分考虑和弦进行的规律和音乐的整体结构，同时，未将乐理知识作为规则与和弦序列生成算法进行耦合，造成匹配的和弦与主旋律适配效果不佳、乐曲作品的可解释性低。

4、目前针对相关技术中的和弦匹配方案所生成的和弦与主旋律适配效果不佳、乐曲作品的可解释性低的问题，尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法、装置、电子装置及存储介质，以至少解决相关技术中的和弦匹配方案所生成的和弦与主旋律适配效果不佳、乐曲作品的可解释性低的问题。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法，包括：将待匹配和弦的目标旋律片段输入已训备的和弦预测模型，得到第一参照和弦序列，其中，所述和弦预测模型是基于预设的第一样本旋律片段和所述第一样本旋律片段对应的第一实谱和弦训练的双向长短期记忆网络blstm，并被训练为用于根据旋律片段得到与该旋律片段对应的参照和弦序列；利用所述第一参照和弦序列和tsd可达矩阵，计算多个当前和弦序列对应的适应度，得到当前和弦序列种群的种群适应度，其中，所述当前和弦序列包括以下之一：和弦种类为目标和弦种类的初始和弦序列、基于遗传算法，完成一次遗传操作的和弦序列；基于所述种群适应度和所述遗传算法，对多个所述当前和弦序列进行遗传操作迭代优化，直至所述种群适应度小于预设种群适应度阈值，得到目标和弦序列种群，其中，所述遗传操作包括以下操作：选择、交叉及变异；从所述目标和弦序列种群的所有和弦序列中，确定出所述目标旋律片段所对应的目标和弦旋律。

3、第二方面，本申请实施例提供了一种基于tsd和遗传算法的和弦匹配装置，包括：

4、预测模块，用于将待匹配和弦的目标旋律片段输入已训备的和弦预测模型，得到第一参照和弦序列，其中，所述和弦预测模型是基于预设的第一样本旋律片段和所述第一样本旋律片段对应的第一实谱和弦训练的双向长短期记忆网络blstm，并被训练为用于根据旋律片段得到与该旋律片段对应的参照和弦序列；

5、计算模块，用于利用所述第一参照和弦序列和tsd可达矩阵，计算多个当前和弦序列对应的适应度，得到当前和弦序列种群的种群适应度，其中，所述当前和弦序列包括以下之一：和弦种类为目标和弦种类的初始和弦序列、基于遗传算法，完成一次遗传操作的和弦序列；

6、处理模块，用于基于所述种群适应度和所述遗传算法，对多个所述当前和弦序列进行遗传操作迭代优化，直至所述种群适应度小于预设种群适应度阈值，得到目标和弦序列种群，其中，所述遗传操作包括以下操作：选择、交叉及变异；

7、确定模块，用于从所述目标和弦序列种群的所有和弦序列中，确定出所述目标旋律片段所对应的目标和弦旋律。

8、第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法的步骤。

9、第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法的步骤。

10、相比于相关技术，本申请实施例提供的基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法、装置、电子装置及介质，通过将待匹配和弦的目标旋律片段输入已训备的和弦预测模型，得到第一参照和弦序列；利用第一参照和弦序列和tsd可达矩阵，计算多个当前和弦序列对应的适应度，得到当前和弦序列种群的种群适应度；基于种群适应度和遗传算法，对多个当前和弦序列进行遗传操作迭代优化，直至种群适应度小于预设种群适应度阈值，得到目标和弦序列种群；从目标和弦序列种群的所有和弦序列中，确定出目标旋律片段所对应的目标和弦旋律，通过对预测出的参照和弦序列与遗传进化生成的和弦序列进行相似度计算，以及对生成的和弦序列进行求解tsd可达矩阵，进一步确定生成的和弦序列的适应度，以通过耦合相似度和tsd可达矩阵求解的适应度所得到的每个和弦序列的适应度，进而指引和弦序列种群的进化，通过遗传算法对和弦序列种群进行遗传进化操作，实现基于tsd和遗传算法，生成与目标旋律片段匹配的最终和弦，解决了相关技术中的和弦匹配方案所生成的和弦与主旋律适配效果不佳、乐曲作品的可解释性低的问题。

11、本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

技术特征：

1.一种基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将待匹配和弦的目标旋律片段输入已训备的和弦预测模型，得到第一参照和弦序列之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述第一参照和弦序列和tsd可达矩阵，计算多个当前和弦序列对应的适应度，得到当前和弦序列种群的种群适应度，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一参照和弦序列所对应的第一和弦组和每个所述当前和弦序列所对应的第二和弦组， 确定每个所述当前和弦序列与所述第一参照和弦序列所对应的相似度，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述tsd可达矩阵中的可达值和预设的适应度修正参数，确定每个所述当前和弦序列所对应的第二适应度，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述判断结果，确定当前的所述第二和弦所对应的所述适应度修正参数，包括：

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述目标和弦序列种群的所有和弦序列中，确定出所述目标旋律片段所对应的目标和弦旋律，包括：

8.一种基于tsd和遗传算法的和弦匹配装置，其特征在于，包括：

9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于tsd和遗传算法的和弦匹配方法的步骤。

技术总结本申请涉及基于TSD和遗传算法的和弦匹配方法、装置、电子装置及存储介质，该方法包括：将待匹配和弦的目标旋律片段输入已训备的和弦预测模型，得到第一参照和弦序列；利用第一参照和弦序列和TSD可达矩阵，计算多个当前和弦序列对应的适应度，得到当前和弦序列种群的种群适应度；基于种群适应度和遗传算法，对多个当前和弦序列进行遗传操作迭代优化，直至种群适应度小于预设种群适应度阈值，得到目标和弦序列种群；从目标和弦序列种群的所有和弦序列中，确定出目标旋律片段所对应的目标和弦旋律。通过本申请，解决了相关技术中的和弦匹配方案所生成的和弦与主旋律适配效果不佳、乐曲作品的可解释性低的问题。技术研发人员：张鑫源,何子炎,魏依琳,陈想,廖知非,刘晓翔,龚雪沅,林聪受保护的技术使用者：暨南大学技术研发日：技术公布日：2024/6/5