一种基于AI的音乐生成舞蹈姿态训练方法与流程

本发明涉及计算机，具体为一种基于ai的音乐生成舞蹈姿态训练方法。

背景技术：

1、随着音乐处理技术和动作捕捉技术的不断发展，基于音乐的舞蹈动作合成技术逐渐成为音乐理解和舞蹈合成领域的研究热点。

2、如公开号为cn 117316129 a的一种全新的基于多模态特征融合的音乐生成舞蹈姿态的方法、设备及存储介质，属于音频驱动舞蹈姿态领域，所述的网络框架及方法包括两个主要阶段：1)训练阶段，将舞蹈分解为一系列基本的舞蹈单元，通过这些单元，模型学习如何移动。2)生成阶段，模型通过根据输入的音乐无缝地组织多个基本舞蹈动作来学习如何创作舞蹈。该方法解决了将音乐转化为舞蹈的挑战性问题，通过建立音乐和舞蹈之间的对应关系，考虑了多个因素如音乐和舞蹈的风格和节拍。模型通过学习基本舞蹈单元和无缝组织舞蹈动作来创作舞蹈，生成结果具有真实性、多样性、风格一致性和节奏匹配性，该方法为舞蹈创作和表演提供了新的可能性，有潜力在实践中得到应用。

3、然而现有的舞蹈姿态训练方法大多依赖于人工编排和舞者自身的经验，缺乏与音乐风格、节奏和旋律的紧密匹配。

技术实现思路

1、解决的技术问题：

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于ai的音乐生成舞蹈姿态训练方法，具备提高舞蹈与音乐的匹配度，使舞蹈动作与音乐风格、节奏和旋律更加协调；缩短舞蹈编排的时间，提高舞蹈创作的效率优点，解决了上述技术问题。

3、技术方案：

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于ai的音乐生成舞蹈姿态训练方法，包括以下步骤：

5、步骤一、音乐文件选择与上传：选择或上传待匹配的音乐文件，音乐文件格式和质量符合系统要求，要求为音频文件格式：wav、mp3、flac或aac；音频文件的采样率：44.1khz；音频文件的位深度：16位或24位；

6、步骤二、音乐特征提取：利用深度学习技术对音乐进行全面分析，提取音乐的结构特征：和声、旋律、节拍特征和风格特征，融合这些特征形成音乐的综合特征表示，所述节拍特征包括节奏和拍子，所述风格特征包括音乐类型、和风格；

7、步骤三、舞蹈姿态生成：将提取的音乐特征输入到训练好的舞蹈姿态生成模型中，选择diffusion模型，基于音乐特征和种子舞蹈动作序列生成与音乐风格、节奏和旋律匹配的舞蹈姿态序列；

8、步骤四、舞蹈姿态优化：对生成的舞蹈姿态序列进行优化和调整，使用机器学习算法对动作进行细化调整，并进行多轮修正以优化最终结果；

9、步骤五、实时反馈与模拟训练：在舞者进行模拟训练时，利用传感器实时监测舞者的动作，通过机器学习算法分析舞者的实际表现，提供实时反馈和建议，帮助舞者调整和优化舞蹈姿态；

10、步骤六、实际表演与改进：舞者根据优化后的舞蹈姿态序列进行实际表演，收集表演数据，对舞蹈动作与音乐的匹配度进行评估，根据反馈进一步调整舞蹈姿态序列。

11、优选的，所述步骤一中音频文件格式要求表达式为：

12、格式∈wav,mp3,flac,aac

13、所述音频采样率要求表达式为：采样率＝44.1khz；

14、所述音频位深度要求表达式为：

15、位深度∈16位,24位。

16、优选的，所述步骤二中和声特征提取表达式为：

17、h＝extractharmony(x)

18、其中，x是音频信号，h是和声特征，extractharmony(x)是函数，接收音频信号x并返回和声特征；

19、所述旋律特征提取表达式为：

20、m＝extractmelody(x)

21、其中，m是旋律特征，extractmelody(x)是函数，接收音频信号x并返回旋律特征；

22、所述节拍特征提取表达式为：

23、b＝节奏,拍子

24、解释：b表示从音频中提取的节拍特征，包括节奏和拍子两个子特征；

25、所述风格特征提取表达式为：

26、s＝音乐类型,风格

27、解释：s表示从音频中提取的风格特征，包括音乐类型和风格两个子特征。优选的，所述步骤二中综合特征融合表达式为：

28、f＝综合特征(h,m,b,s)

29、解释：f表示将和声特征h、旋律特征m、节拍特征b和风格特征s融合得到的综合音乐特征表示。

30、优选的，所述步骤三中输入音乐特征到舞蹈姿态生成模型表达式为：

31、d＝g(m,b,s,sd)

32、其中：d表示生成的舞蹈姿态序列；g是舞蹈姿态生成模型，m是旋律特征，b是节拍特征包括节奏和拍子，s是风格特征，sd是种子舞蹈动作序列；模型g根据这些输入生成与音乐特征匹配的舞蹈姿态序列d。

33、优选的，所述步骤三中音乐特征输入到diffusion模型：

34、d＝diffusionmodel(m,b,s,sd)

35、其中：d为生成的舞蹈姿态序列；diffusionmodel为表示diffusion模型，用于生成舞蹈姿态；m为旋律特征向量，表示音乐的旋律信息；b为节拍特征向量，包括节奏和拍子；s为风格特征向量，表示音乐的风格；sd为种子舞蹈动作序列，用作生成舞蹈的初始参考；

36、所述diffusion模型具体应用表达式为：

37、初始状态：

38、xt＝sd

39、其中：xt表示diffusion模型的初始状态，即种子舞蹈动作序列sd；

40、噪声添加与去噪过程：

41、xt＝xt+1―αt(xt+1―noisedpose(xt+1,m,b,s))

42、其中：xt表示在时间步t的舞蹈姿态，xt+1是在时间步t+1的舞蹈姿态；αt是时间步的衰减系数，noisedpose(xt+1,m,b,s)表示基于音乐特征的噪声添加函数。

43、优选的，所述步骤三diffusion模型还包括优化目标，所述优化目标表达式为：

44、l＝|x0―posematch(d,m,b,s)|2

45、其中：l表示优化目标函数，用于最小化生成舞蹈姿态序列d与根据音乐特征调整后的目标舞蹈姿态之间的差异；posematch(d,m,b,s)是匹配目标舞蹈姿态函数。

46、优选的，所述步骤四中生成舞蹈姿态序列表达式为：

47、draw＝diffusionmodel(m,b,s,sd)

48、其中：draw为初步生成的舞蹈姿态序列；diffusionmodel为diffusion模型用于生成舞蹈姿态序列；

49、所述步骤四中优化目标表达式为：

50、

51、其中：l为总优化目标函数；xi为第i帧的舞蹈姿态；posematch(xi,m,b,s)为基于音乐特征的目标姿态匹配函数；λ为平衡姿态匹配和动作平滑的权重参数；|xi+1―xi|2为用于平滑动作的约束项，确保舞蹈姿态序列的连续性。

52、优选的，所述步骤五中实时动作监测表达式为：

53、xsno(t)＝sensordata(t)

54、其中：xsno(t)：在时间t从传感器获得的舞者实际动作数据；sensordata(t)：表示从传感器收集到的实时数据函数。

55、优选的，所述步骤六中实际表演数据收集表达式为：

56、xpromne(t)＝performancedata(t)

57、其中：xpromne(t)为在时间t收集到的实际表演动作数据；performancedata(t)表示从实际表演中获得的数据函数；

58、所述匹配度评估表达式为：

59、epromne(t)＝xpromne(t)―xtre(t)

60、其中：epromne(t)为在时间t的动作误差，即实际表演动作与目标动作之间的差异；xpromne(t)为优化后的目标舞蹈姿态序列。

61、与现有技术相比，本发明提供了一种基于ai的音乐生成舞蹈姿态训练方法，具备以下有益效果：

62、1、本发明通过系统使用深度学习技术对音乐进行全面分析，提取了和声、旋律、节拍和风格等多个层次的特征，特征包括音乐的结构信息、节奏和拍子，以及音乐类型和风格，该细致的特征提取确保了对音乐的全面理解，使得生成的舞蹈姿态能够更准确地反映音乐的各种特征，在步骤三，提取的音乐特征被输入到训练好的diffusion模型中，该模型通过结合音乐的旋律、节拍和风格特征，以及种子舞蹈动作序列，生成与音乐风格和节奏匹配的舞蹈姿态序列，该过程确保了生成的舞蹈动作能够与音乐的各个方面相协调，步骤四中，对生成的舞蹈姿态序列进行优化和调整，利用机器学习算法对动作进行细化，确保生成的舞蹈更加符合音乐的特征，该优化过程通过多轮修正，不断提高舞蹈动作与音乐的匹配度，使舞蹈表现更为自然和流畅，在步骤五，系统使用传感器实时监测舞者的动作，通过机器学习算法分析舞者的实际表现，并提供实时反馈，该实时调整帮助舞者在训练过程中不断修正和优化舞蹈姿态，从而提升舞蹈与音乐的协调性，达到了提高舞蹈与音乐的匹配度，使舞蹈动作与音乐风格、节奏和旋律更加协调的有益效果。

63、2、本发明通过系统通过深度学习技术自动提取音乐的和声、旋律、节拍和风格特征，并将这些特征输入到diffusion模型中生成舞蹈姿态序列，该过程替代了传统的手动编排步骤，使舞蹈编排变得更加自动化和高效，diffusion模型的应用：diffusion模型在生成舞蹈姿态序列时能够考虑音乐的各个特征，自动调整生成的舞蹈动作，使之与音乐的风格和节奏匹配。这减少了舞蹈编排中的人工调整和创作时间，生成的舞蹈姿态序列通过机器学习算法进行优化，细化动作并进行多轮修正，该自动化的优化过程大大减少了人工调整的时间，提高了舞蹈编排的效率，在模拟训练阶段，系统使用传感器实时监测舞者的动作，并提供实时反馈，该即时调整帮助舞者快速改进舞蹈动作，缩短了训练时间，提高了创作效率，达到了缩短舞蹈编排的时间，提高舞蹈创作的效率的有益效果。