乐曲生成装置、乐曲生成方法以及模型生成装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116168667A(43)申请公布日2023.05.26(21)申请号202211454660.8(22)申请日2022.11.21(30)优先权数据2021-1903122021.11.24JP(71)申请人雅马哈株式会社地址日本静冈县(72)发明人铃木正博(74)专利代理机构北京市柳沈律师事务所11105专利代理师金兰(51)Int.Cl.G10H1/00(2006.01)G06N3/04(2023.01)G06N3/08(2023.01)G10H1/40(2006.01)权利要求书2页说明书18页附图8页(54)发明名称乐曲生成装置、乐曲生成方法以及模型生成装置(57)摘要本发明提供了能够容易地生成各种难易度的乐曲的乐曲生成装置、乐曲生成方法以及模型生成装置。本发明的一个方面所涉及的乐曲生成装置取得表示乐曲的至少一部分的对象乐曲数据，取得用于指定乐曲变更后的难易度的难易度参数的值，通过使用训练完毕的生成模型而从所取得的对象乐曲数据和难易度参数的值生成新乐曲数据，该新乐曲数据表示通过将乐曲的难易度变更为由难易度参数指定的难易度而得的新乐曲的至少一部分。CN116168667ACN116168667A权利要求书1/2页1.一种乐曲生成装置，具备：数据取得部，取得表示乐曲的至少一部分的对象乐曲数据；参数取得部，取得难易度参数的值；生成部，通过使用训练完毕的生成模型，从所取得的所述对象乐曲数据和所述难易度参数的值生成新乐曲数据，该新乐曲数据表示通过将所述乐曲的难易度变更为由所述难易度参数指定的难易度而得的新乐曲的至少一部分；以及输出部，输出所生成的所述新乐曲数据。2.如权利要求1所述的乐曲生成装置，其中，所述难易度参数的值构成为表示变更难易度后的所述新乐曲的演奏音域的宽度。3.如权利要求1或2所述的乐曲生成装置，其中，所述难易度参数的值构成为表示变更难易度后的所述新乐曲中使用的乐器的同时操作的最大的操作键的数量。4.如权利要求1至3任一项所述的乐曲生成装置，其中，所述对象乐曲数据由以表示所述乐曲的至少一部分的方式排列的输入令牌列所构成，所述新乐曲数据从所述训练完毕的生成模型被输出，由以表示所述新乐曲的至少一部分的方式排列的输出令牌列所构成。5.一种乐曲生成方法，由计算机执行如下步骤：取得表示乐曲的至少一部分的对象乐曲数据的步骤；取得难易度参数的值的步骤；通过使用训练完毕的生成模型，从所取得的所述对象乐曲数据和所述难易度参数的值生成新乐曲数据的步骤，该新乐曲数据表示将所述乐曲的难易度变更为由所述难易度参数指定的难易度而得的新乐曲的至少一部分；以及输出所生成的所述新乐曲数据的步骤。6.一种存储介质，存储了程序，该程序用于使计算机执行如下步骤：取得表示乐曲的至少一部分的对象乐曲数据的步骤；取得难易度参数的值的步骤；通过使用训练完毕的生成模型，从所取得的所述对象乐曲数据和所述难易度参数的值生成新乐曲数据的步骤，该新乐曲数据表示将所述乐曲的难易度变更为由所述难易度参数指定的难易度而得的新乐曲的至少一部分；以及输出生成的所述新乐曲数据的步骤。7.一种模型生成装置，具备学习数据取得部和学习处理部，所述学习数据取得部取得由训练数据和正解数据的组合分别构成的多个学习数据集，所述训练数据包含表示乐曲的至少一部分的学习乐曲数据和学习用的难易度参数，所述正解数据包含新学习乐曲数据，该新学习乐曲数据表示通过将所述学习乐曲数据的所述乐曲的难易度变更为由所述难易度参数指定的难易度而生成的新乐曲的至少一部分，所述学习处理部使用所取得的多个所述学习数据集来实施生成模型的机器学习，机器学习由以下方式构成：针对各所述学习数据集训练所述生成模型，以使通过所述生成模型从所述训练数据中包含的所述学习乐曲数据和所述难易度参数的值生成的乐曲数据适于2CN116168667A权利要求书2/2页所述正解数据中包含的所述学习乐曲数据。8.如权利要求7所述的模型生成装置，其中，所述训练数据中包含的所述难易度参数的值构成为表示变更难易度后的所述新乐曲的演奏音域的宽度。9.如权利要求7或8所述的模型生成装置，其中，所述训练数据中包含的所述难易度参数的值构成为表示变更难易度后的所述新乐曲中使用的乐器的同时操作的最大的操作键的数量。10.一种模型生成方法，由计算机执行如下步骤：取得由训练数据和正解数据的组合分别构成的多个学习数据集的步骤，所述训练数据包含表示乐曲的至少一部分的学习乐曲数据和学习用的难易度参数，所述正解数据包含新学习乐曲数据，该新学习乐曲数据表示通过将所述学习乐曲数据的所述乐曲的难易度变更为由所述难易度参数指定的难易度而生成的新乐曲的至少一部分；以及使用所取得的多个所述学习数据集来实施生成模型的机器学习的步骤，机