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HeartBeats：音乐生成模型研究的任务书
1.任务简介
本研究的主要任务是探讨和研究音乐生成模型，特别是心率监测数据的音乐生成模型，以构建一个具有可行性和可轻易使用的模型，能够在实际应用中发挥价值。
2.任务明细
2.1目标
本研究的主要目标是使用大数据和深度学习技术，构建一个可以生成音乐的应用程序，通过信息技术辅助实现医学健康的启示。
2.2研究内容
2.2.1数据采集和清理
首先需要从可靠的数据源采集到足够的心电监测数据，再利用数据清洗技术将无效数据和异常数据进行过滤、纠错处理，以保证数据的质量和准确性，最终权衡所得数据及其质量将对后续研究结果产生重要影响
2.2.2特征提取
针对心电监测数据，需要进行特征提取，以提取能够表征心理和生理状况的特征。常用的特征包括心率、节律、心电图频谱等。在特征提取的过程中，需要注意特征选择的方法与策略，保障数据的充分利用。
2.2.3音乐生成模型构建
在确定特征之后，需要开展深度学习的建模和训练工作，实现音乐的生成。本研究将采用基于神经网络的自回归模型和生成式对抗网络（GAN）生成音乐。
2.2.4模型性能评估
在训练完模型后，需要对模型进行性能的评估和优化，运用多种指标（例如准确性、精度、召回率等）对其进行评估，以便进行改进和优化。
2.2.5音乐生成应用
为了能够在实践中发挥作用，本任务还将针对音乐生成模型应用进行实践研究，构建一个高效、可靠和易用的应用程序，并在实践中验证音乐生成模型的实用性和有效性。
3.预期成果
3.1完成一个基于大数据和深度学习技术的音乐生成模型，并可在实际应用中实现。
3.2发表在国内外著名的学术期刊或会议上，并在学术界和业界产生一定影响。
3.3提交研究报告，详细介绍模型算法和实现方法，研究成果的成果反响和特点，以至于未来进一步可能的应用方向、可持续性，为此类研究提供借鉴和启示。