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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明提供了一种基于声调音高空间的预测和弦解释音符的方法，在训练网络更新路径概率参数之前，改变路径的选择策略，通过识别最符合乐理的终止式结构来优先选择含有终止式结构的路径，并将优先选择的路径放入训练过程影响其他路径的路径概率，从而影响选择和弦序列的正确音符解释的结果，利用不同的终止式相互结合，预期的有效效果有：通过不同的终止式结构结合，在训练时改变边的权重，影响了路径概率的选择，使得最终的最优路径不仅是和弦间距离相对最短，还是尽可能包含终止式结构的路径，在不断地训练参数过程中，解释和弦的预测准确性得到不同程度的提高，并且经实验，训练的收敛性明显大幅度升高。
主权项：1.一种基于声调音高空间的预测和弦解释音符的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入数据及训练参数：使用rntxt格式注释的数据集，将网络的初始参数值设置为0，训练模型采用批量M，学习率为a，以小批量随机梯度下降法持续训练，直到连续N个epoch的验证集中的准确率不再更新后，选择验证集里准确率最高的参数作为训练结果；其中，所述数据集由360个乐曲组成；S2、原始声调音高空间对于和弦x与和弦y的距离计算方法如下： （1）其中，totalRegion代表调式之间的总距离，totalChord代表音级之间的距离，totalBasicspace代表基本空间的距离；在公式（1）的基础上进行扩展，加入了5种不同的计算距离依据，并相互组合，形成22种不同的距离计算方法，然后进行解释图分析；S3、首先，获取学习参数，使得真正的解释路径比其他解释路径的总距离更短，路径概率公式如下： ；然后，将原始和弦作为真值，使用参数空间上的梯度来训练表，然后通过在解释图中指定的最短路径，评估此模型预测每个和弦解释的准确性，步骤S3中，当出现有不止一条最短路径的情况时，如果存在终止式结构，选择有终止式结构的路径；如果路径中不存在终止式结构，通过经过节点的路径的数量来计算每个节点的加权平均，由此，得到解释图中的最短解释路径，预测正确的和弦解释音符。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于声调音高空间的预测和弦解释音符的方法
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