申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2020-05-06

公开（公告）日：2023-08-22

公开（公告）号：CN111754962B

主分类号：G10H1/00

分类号：G10H1/00;G10L25/30;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/049;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.22#授权;2020.10.30#实质审查的生效;2020.10.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于升降采样的民歌智能辅助作曲系统及方法，包括数据存储模块、预处理模块、升采样模块、音乐训练模块、动机生成模块、作曲模块、降采样模块和midi合成模块；其中，数据存储模块用于存储各种音乐数据；预处理模块将乐曲转成统一调式；升采样模块将音高序列升采样得到升采样序列；音乐训练模块学习民族风格的乐曲，得到已训练的网络模型；动机生成模块用于生成动机音高序列；作曲模块结合动机音高序列和已训练的网络模型生成作曲音高序列；降采样模块将作曲音高序列降采样得到音高序列和对应时值序列；midi合成模块将音高序列和对应时值序列合成midi音频输出。本发明可辅助创作，生成用户喜爱的民族风格的乐曲。

主权项：1.一种基于升降采样的民歌智能辅助作曲系统，其特征在于，所述的民歌智能辅助作曲系统包括数据存储模块、预处理模块、升采样模块、音乐训练模块、动机生成模块、作曲模块、降采样模块和midi合成模块；其中，所述的数据存储模块用于存储各种音乐数据，包括midi民歌乐曲、民歌音乐知识规则以及调式转换表；所述的预处理模块将数据存储模块中的不同调式的midi民歌乐曲转换成统一调式的预处理音高序列和对应时值序列；所述的升采样模块用于进行升采样操作，将预处理模块输出的预处理音高序列和对应时值序列升采样后得到升采样序列；所述的音乐训练模块用于学习民族风格的乐曲，采用升采样序列对网络模型进行训练，得到已训练的网络模型；所述的动机生成模块用于生成动机音高序列；所述的作曲模块结合动机音高序列以及已训练的网络模型来生成作曲音高序列；所述的降采样模块用于进行降采样操作，将作曲模块生成的作曲音高序列降采样分别得到音高序列和对应时值序列；所述的midi合成模块将降采样模块输出的音高序列和对应时值序列合成midi音频播放文件输出；所述的升采样模块和降采样模块采用升降采样的编码方法，其中，升采样模块用于进行升采样操作，将预处理模块输出的预处理音高序列和对应时值序列，经过升采样后得到升采样序列；降采样模块用于进行降采样操作，将作曲模块生成的作曲音高序列降采样分别得到音高序列和对应时值序列；升采样操作的过程如下：定义最小的时值单元τ为0.125，根据各音符的时值与最小时值单元τ的时值倍数关系，对各音高进行升采样得到升采样序列；当预处理音高序列为：[a1,a2,a3,…,an]，a1,a2,a3,…,an分别表示各音高，对应时值序列为：[2τ,2τ,4τ,…,8τ]，将预处理音高序列根据各时值倍数关系对各音高升采样得到升采样序列为：[a1,a1,a2,a2,a3,a3,a3,a3,…,an,an,an,an,an,an,an,an]；降采样操作的过程如下：当作曲音高序列为：[a1,a1,a2,a2,a2,a2,…,an,an,an,an,an,an,an,an]，根据作曲音高序列中各音高数量与时值倍数的对应关系，降采样还原得到音高序列[a1,a2,…,an]和对应时值序列[2τ,4τ,...,8τ]；所述的动机生成模块采用马尔科夫链来生成动机音高序列，生成过程如下：S301、确定马尔科夫链的状态：马尔可夫链中的状态来自于数据存储模块中的民歌音乐知识规则所提炼和统计的五声调式四度三音列；将一个四度三音列看作一个马尔科夫链的状态；四度三音列是do、re、mi、sol、la，对应简谱数字符号为：“1”、“2”、“3”、“5”、“6”，五声音阶中四度内的三音列，五声音阶中相邻音阶之间存在着大二度和小三度的关系，度定义为两个音高上的距离，由大二度和小三度音程构成的三个音高组合即四度三音列，用数学公式表示三音列如下：Max{X,Y,Z}-Min{X,Y,Z}＝3X,Y,Z∈{1,2,3,5,6}公式1其中，X，Y，Z表示三音列中的三个音高，Max表示求三音列中最大值，Min表示求三音列中最小值；S302、在收集的音乐素材中统计各三音列状态之间的状态转移情况，求出状态转移概率pij，构造状态转移矩阵P；其中，pij表示当前时刻状态i到下一时刻状态j的状态转移概率，nij表示状态i到状态j的次数，k表示三音列状态总数，计算公式如下： 其中pij应满足条件：0pij1公式4 S303、计算初始状态概率π，π＝{pi}1×k，pi对应各三音列状态的初始概率；结合状态转移矩阵P，生成动机音高序列，首先计算下一时刻输出的各三音列状态可能概率值P1，mi表示状态i出现的次数,k表示三音列状态总数： P1＝πP＝[p1,p2,…,pk]P公式7根据各三音列状态可能概率值P1的权重随机获取一个三音列状态作为输出，继续求下一时刻的状态可能概率值，即将当前状态可能概率值P1与状态转移矩阵P继续相乘；多次迭代，求得的N个三音列状态输出组合即为动机音高序列。

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