[发明专利]自动作曲方法、装置和终端设备

说明书

本申请提出一种自动作曲方法、装置和终端设备，上述自动作曲方法包括：接收待预测前段音乐的音乐文件，所述待预测前段音乐的音乐文件包括所述待预测前段音乐的音频数据或音乐描述信息；提取所述音乐文件对应音乐的帧级音频特征；根据所述帧级音频特征和预先构建的音乐频带特征结合模型，获得携带频带信息的帧级音频特征；根据所述携带频带信息的帧级音频特征和预先构建的音乐预测模型，获得预测出的音乐，以实现自动作曲。本申请可以实现自动作曲，进而可以提高自动作曲的效率和可行性，降低了主观因素对自动作曲的影响。

技术领域

本申请涉及音频信号处理技术领域，尤其涉及一种自动作曲方法、装置和终端设备。

背景技术

随着计算机技术在音乐处理上的应用，计算机音乐应运而生。计算机音乐作为新生代艺术，已逐渐渗透到音乐的创作、乐器演奏、教育、娱乐等各个方面。采用人工智能技术进行自动作曲作为计算机音乐中较新的研究方向，近年来受到了相关领域研究人员的高度重视。

现有的基于人工智能技术的自动作曲方法主要有以下两种：基于启发式搜索的自动作曲和基于遗传算法的自动作曲。但是，现有的基于启发式搜索的自动作曲只适用于乐曲长度短的情况，其搜索效率随着乐曲长度的增加成指数级下降，因而对于长度较长的乐曲该方法的可行性差；而基于遗传算法的自动作曲方法继承了遗传算法的一些典型缺点，例如：对初始种群依赖大、遗传算子难以精准选定等。

发明内容

本申请的目的旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的第一个目的在于提出一种自动作曲方法。该方法通过构建音乐频带特征结合模型和音乐预测模型，实现自动作曲，是一种全新的自动作曲方法，解决了现有技术所存在的效率低、可行性差、主观影响大等问题。

本申请的第二个目的在于提出一种自动作曲装置。

本申请的第三个目的在于提出一种终端设备。

本申请的第四个目的在于提出一种包含计算机可执行指令的存储介质。

为了实现上述目的，本申请第一方面实施例的自动作曲方法，包括：接收待预测前段音乐的音乐文件，所述待预测前段音乐的音乐文件包括所述待预测前段音乐的音频数据或音乐描述信息；提取所述音乐文件对应音乐的帧级音频特征；根据所述帧级音频特征和预先构建的音乐频带特征结合模型，获得携带频带信息的帧级音频特征；根据所述携带频带信息的帧级音频特征和预先构建的音乐预测模型，获得预测出的音乐，以实现自动作曲。

本申请实施例的自动作曲方法中，接收待预测前段音乐的音乐文件之后，提取上述音乐文件对应音乐的帧级音频特征，然后根据上述帧级音频特征和预先构建的音乐频带特征结合模型，获得携带频带信息的帧级音频特征，最后根据上述携带频带信息的帧级音频特征和预先构建的音乐预测模型，获得预测出的音乐，从而可以实现自动作曲，进而可以提高自动作曲的效率和可行性，降低了主观因素对自动作曲的影响。

为了实现上述目的，本申请第二方面实施例的自动作曲装置，包括：接收模块，用于接收待预测前段音乐的音乐文件，所述待预测前段音乐的音乐文件包括所述待预测前段音乐的音频数据或音乐描述信息；提取模块，用于提取所述接收模块接收的音乐文件对应音乐的帧级音频特征；获得模块，用于根据所述帧级音频特征和预先构建的音乐频带特征结合模型，获得携带频带信息的帧级音频特征；以及根据所述携带频带信息的帧级音频特征和预先构建的音乐预测模型，获得预测出的音乐，以实现自动作曲。

本申请实施例的自动作曲装置中，接收模块接收待预测前段音乐的音乐文件之后，提取模块提取上述音乐文件对应音乐的帧级音频特征，然后获得模块根据上述帧级音频特征和预先构建的音乐频带特征结合模型，获得携带频带信息的帧级音频特征，以及根据上述携带频带信息的帧级音频特征和预先构建的音乐预测模型，获得预测出的音乐，从而可以实现自动作曲，进而可以提高自动作曲的效率和可行性，降低了主观因素对自动作曲的影响。