[发明专利]模型训练方法、歌词生成方法、装置、电子设备及介质有效

专利信息
申请号: 202010125311.6 申请日: 2020-02-27
公开(公告)号: CN111428487B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 曹绍升;杨轶斐 申请(专利权)人: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
主分类号: G06F40/284 分类号: G06F40/284;G06F40/289
代理公司: 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 代理人: 李娇
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 模型 训练 方法 歌词 生成 装置 电子设备 介质
【说明书】:

本说明书实施例提供了一种模型训练方法、歌词生成方法、装置、电子设备及介质,该模型训练方法通过样本歌曲的歌词文本得到的样本分词序列,先根据样本分词序列中每个词语出现的频率,对样本分词序列中的词语进行剔除处理,然后基于样本分词序列以及样本分词序列中每个分词的词向量,对长短期记忆网络模型进行训练,得到歌词生成模型,用于自动生成新的歌词文本。

技术领域

发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种模型训练方法、歌词生成方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

现今,唱歌是丰富人们精神文化生活的重要娱乐项目。目前大多数歌曲的歌词都是由专业音乐人人为创作的。歌词的创作需要创作者有一定的文学功底以及人生阅历,同时创作者的创作灵感也会在很大程度上影响歌词的创作。对于没有歌词创作经验的业余爱好者,或者是缺少灵感的音乐人,创作一首歌词需要消耗大量的时间,效率极低。

发明内容

本说明书实施例提供了一种模型训练方法、歌词生成方法、装置、电子设备及介质。

第一方面,本说明书实施例提供了一种模型训练方法,所述方法包括:获取样本歌曲的歌词文本,并对所述歌词文本进行分词处理,得到所述样本歌曲的样本分词序列;根据所述样本分词序列中每个词语出现的频率,对所述样本分词序列中的词语进行剔除处理;通过预设的词向量生成模型,生成所述样本分词序列中每个分词的词向量;将所述样本分词序列以及所述样本分词序列中每个分词的词向量作为训练数据,对长短期记忆网络模型进行训练,得到歌词生成模型,所述歌词生成模型用于根据目标歌词文本的分词序列以及该分词序列中每个分词的词向量,生成新的歌词文本。

第二方面,本说明书实施例提供了一种歌词生成方法,所述方法包括:获取目标歌词文本的分词序列,以及所述分词序列中每个分词的词向量;根据所述分词序列、所述分词序列中每个分词的词向量以及上述第一方面所述的方法训练得到的歌词生成模型,得到新的歌词文本。

第三方面,本说明书实施例提供了一种歌词生成方法,所述方法包括:若检测到用于触发歌词生成的触发操作,则确定用户是否输入有歌词文本,若是,则将所述用户输入的歌词文本作为目标歌词文本,若否,则通过从预设的样本词库中随机选取一个以上词语,得到目标歌词文本;获取所述目标歌词文本的分词序列以及所述分词序列中每个分词的词向量;根据所述分词序列、所述每个分词的词向量以及上述第一方面所述的方法训练得到的歌词生成模型,输出新的歌词文本。

第四方面,本说明书实施例提供了一种模型训练装置,所述装置包括:文本获取模块,用于获取样本歌曲的歌词文本,并对所述歌词文本进行分词处理,得到所述样本歌曲的样本分词序列;剔除模块,用于根据所述样本分词序列中每个词语出现的频率,对所述样本分词序列中的词语进行剔除处理;向量生成模块,用于通过预设的词向量生成模型,生成所述样本分词序列中每个分词的词向量;第一训练模块,用于将所述样本分词序列以及所述样本分词序列中每个分词的词向量作为训练数据,对长短期记忆网络模型进行训练,得到歌词生成模型,所述歌词生成模型用于根据目标歌词文本的分词序列以及该分词序列中每个分词的词向量,生成新的歌词文本。

第五方面,本说明书实施例提供了一种歌词生成装置,所述装置包括:获取模块,用于获取目标歌词文本的分词序列,以及所述分词序列中每个分词的词向量;生成模块,用于根据所述分词序列、所述分词序列中每个分词的词向量以及上述第一方面所述的方法训练得到的歌词生成模型,得到新的歌词文本。

第六方面,本说明书实施例提供了一种歌词生成装置,所述装置包括:文本确定模块,用于若检测到用于触发歌词生成的触发操作,则确定用户是否输入有歌词文本,若是,则将所述用户输入的歌词文本作为目标歌词文本,若否,则通过从预设的样本词库中随机选取一个以上词语,得到目标歌词文本;获取模块,用于获取所述目标歌词文本的分词序列以及所述分词序列中每个分词的词向量;生成模块,用于根据所述分词序列、所述每个分词的词向量以及上述第一方面所述的方法训练得到的歌词生成模型,输出新的歌词文本。

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