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申请/专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司

摘要：本公开关于一种和弦生成模型的训练方法、和弦生成方法、装置，和弦生成模型的训练方法，包括：获取样本序列集合；包括：样本旋律序列以及样本调性序列、样本和弦序列以及样本和弦功能序列；将样本序列集合输入待训练的神经网络模型；神经网络模型用于根据样本序列集合中的样本旋律序列、样本调性序列、样本和弦序列中以及样本和弦功能序列中的部分序列位，预测完整的和弦序列以及和弦功能序列，并输出预测和弦序列以及预测和弦功能序列；基于预测和弦序列与样本和弦序列，预测和弦功能序列与样本和弦功能序列，确定当前神经网络模型的损失值；若小于预设的损失阈值，将当前神经网络模型作为和弦生成模型。本公开可以提高得到的和弦的和谐程度。

主权项：1.一种和弦生成模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本序列集合；所述样本序列集合包括：样本旋律对应的样本旋律序列以及样本调性序列、样本和弦对应的样本和弦序列以及样本和弦功能序列；所述样本和弦为所述样本旋律对应的和弦；所述样本和弦功能序列用于标识所述样本和弦序列对应的和弦功能；所述和弦功能包括：主和弦、属和弦以及下属和弦中的至少一种；将所述样本序列集合输入待训练的神经网络模型；所述神经网络模型用于根据所述样本序列集合中的样本旋律序列、样本调性序列、样本和弦序列中的部分序列位以及样本和弦功能序列中的部分序列位，预测完整的和弦序列以及完整的和弦功能序列，并输出预测和弦序列以及预测和弦功能序列；基于所述预测和弦序列与所述样本和弦序列，以及所述预测和弦功能序列与所述样本和弦功能序列，确定当前神经网络模型的损失值；若所述损失值小于预设的损失阈值，将当前神经网络模型作为和弦生成模型；所述部分序列位为除末位外的序列位；所述神经网络模型中包含序列位遮蔽层，用于对输入的所述样本序列集合中的样本和弦序列以及样本和弦功能序列进行末位遮蔽处理，以得到样本和弦序列中的部分序列位以及样本和弦功能序列中的部分序列位；所述预测完整的和弦序列以及完整的和弦功能序列，包括：基于所述样本旋律序列、所述样本调性序列，以及样本和弦序列中的部分序列位以及样本和弦功能序列中的部分序列位，预测所述样本和弦序列的末位以及所述样本和弦功能序列的末位；将所述样本和弦序列中的部分序列位与所述样本和弦序列的末位进行组合，得到所述预测和弦序列，以及将所述样本和弦功能序列中的部分序列位与所述样本和弦功能序列的末位进行组合得到所述预测和弦功能序列。

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