一种基于生成对抗网络的旋律生成方法.pdf
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相关资料
一种基于生成对抗网络的旋律生成方法.pdf
本发明公开了一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,包括:数据预处理,从原始MIDI文件中提取出旋律轨道的事件序列;生成器训练,应用生成对抗网络对事件序列进行训练得到GAN生成器模型;音乐生成,利用GAN生成器模型生成音乐。采用对抗生成网络生成旋律,通过生成对抗模型的显著特征,即不断的在生成和判别之间进行博弈优化的特点,得到优质的旋律,帮助作曲家生成原始的旋律,有助于艺术创作。在判别器前增加增强判别器,增加领域知识的判断,更有利于训练过程中判别器快速收敛迭代,缩短训练时间。
基于生成式对抗网络的音乐旋律编曲方法、装置及系统.pdf
本发明公开了一种基于生成式对抗网络的音乐旋律编曲方法、装置及系统,所述方法包括:接收客户端发送的表单,根据表单中的信息,利用机器学习模型合成音乐文件;其中所述机器学习模型采用改进的生成式对抗网络模型;所述改进的生成式对抗网络模型将一个判别器改进为两个判别器,同时将生成器中的长短期记忆结构改进为关系记忆单元;将所述音乐文件的路径返回给客户端,以使客户端使用ref属性动态绑定页面中音频控件中所述音乐文件的路径,并且自动进行所述音乐文件的播放。本发明通过采用生成式对抗网络模型,极大程度增加了音乐旋律生成的多样性
一种基于双层生成对抗网络的对抗样本生成方法.pdf
本发明提出了一种基于双层生成对抗网络的对抗样本生成方法,涉及人工智能安全领域。该方法采用第一层条件生成对抗网络、特征提取器、第二层生成对抗网络和目标网络;条件生成对抗网络用于生成新的样本,其鉴别器不但要分辨生成样本的真实性,还对其类别进行判定;特征提取器用于提取原始样本隐藏层特征,生成具有对抗先验的扰动;第二层生成对抗网络用于生成对抗扰动,鉴别器分析对抗样本的真实性及其与条件生成对抗网络生成样本的相似性;目标网络用于验证对抗样本的攻击成功率。本发明利用两层神经网络分别生成特定类别的样本和对抗扰动,能够实现
一种基于生成对抗网络的网络流量生成方法.pdf
本发明公开了一种基于生成对抗网络的网络流量生成方法。该方法为:对数据集进行预处理,包括属性特征评估、文本转化为数值、缺失值处理、特征数据归一化;设计面向网络流量生成的生成对抗网络模型架构,包括生成器模块、鉴别器模块和网络奖励机制;接着训练网络模型,分为模型预训练和正式训练两个阶段;对生成的流量数据进行数据评估和筛选,包括质量评估、相似性评估和标记评估,筛选合格样本形成标记流量集。本发明使用WGAN‑GP来设计模型,并结合LSTM进一步学习网络流量序列的时间特性,使得生成的网络流量数据在分类标记、真实性以及
一种基于生成对抗网络的音乐生成方法及装置.pdf
本发明实施例提供了一种基于生成对抗网络的音乐生成方法及装置,本发明涉及人工智能技术领域,该方法包括:获取音乐训练信号,音乐训练信号包括多轨复调音乐真实信号及多个预设音轨的音乐真实信号;从音乐训练信号中提取特征矩阵,作为音乐训练样本数据;构建生成对抗网络模型,训练生成对抗网络模型,获得训练好的生成对抗网络模型的网络参数;获取用户输入的音乐随机信号;将音乐随机信号输入生成对抗网络模型,以使生成对抗网络模型根据音乐随机信号及网络参数自动生成多轨复调音乐信号。本发明实施例提供的技术方案解决现有技术中难以生成多个音