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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109584846A(43)申请公布日2019.04.05(21)申请号201811572229.7(22)申请日2018.12.21(71)申请人成都嗨翻屋科技有限公司地址610000四川省成都市天府新区华阳街道华阳大道四段117、119号(72)发明人尹学渊陈洪宇陈超(74)专利代理机构成都睿道专利代理事务所(普通合伙)51217代理人贺理兴(51)Int.Cl.G10H1/00(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图4页(54)发明名称一种基于生成对抗网络的旋律生成方法(57)摘要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。CN109584846ACN109584846A权利要求书1/1页1.一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:包括如下步骤:S1:数据预处理,从原始MIDI文件中提取出旋律轨道的事件序列;S2: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;S3:音乐生成,利用GAN生成器模型生成音乐。2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:所述的数据预处理包括如下步骤:S101:以音符音高为纵坐标,以时间为横坐标建立坐标系;S102:将MIDI文件的其中一个旋律轨道在坐标系中表示出来;S103:设定时间步,将坐标系中的旋律轨道划分为多个时间步,以每个时间步为一个事件;S104:设置事件编号;S105:统计该旋律轨道的所有事件编号,得到事件序列<event-1,event-2,event-3,…,event-n>。3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:所述的编号为音符的音高,用1-127表示,且用编号0表示持续按下前一个音符,用编号128表示没有任何音符。4.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:所述的生成器训练包括如下步骤:S201:将数据预处理得到的事件序列作为真实数据r1输入生成对抗网络;S202:固定GAN生成器模型,GAN生成器模型生成第一批样本数据x1;S203:将真实数据r1和样本数据x1共同传输到判别器判别,训练判别器,直到判别器能够区分出真实数据r1和生成数据x1;S204:固定判别器,调节训练GAN生成器模型,使得判别器不能区分GAN生成器模型生成的样本数据x1与真实数据r1,GAN生成器模型训练完成。5.根据权利要求4所述的一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:所述的真实数据r1和样本数据x1首先传输到增强判别器,再传输到判别器,增强判别器根据设置的领域知识对样本数据进行判别并剔除不符合领域知识的样本数据,再将余下的样本数据和真实数据传输到判别器训练。6.根据权利要求5所述的一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:所述的领域知识包括相邻两个音符间的音程关系以及音符音高与旋律调式的关系。7.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:所述的音乐生成包括如下步骤:S301:选择符合需求的节奏型;S302:将节奏型输入到训练出的GAN生成器模型,GAN生成器模型生成音乐。8.根据权利要求7所述的一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:所述的节奏型包括音符时值。9.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的旋律生成方法,其特征在于:所述的生成对抗网络包括深度卷积生成对抗网络DCGAN和WassersteinGANWGAN。2CN109584846A说明书1/5页一种基于生成对抗网络的旋律生成方法技术领域[0001]本发明属于自动创作音乐旋律技术领域,具体地说,涉及一种基于生成对抗网络的旋律生成方法。背景技术[0002]旋律是音乐的基础,不论是中国古代诗歌的开端《诗经》还是现在的流行乐,在演绎时都离不开旋律,一首好的乐曲,离不开歌词的表达,也离不开旋律对情感的传达。旋律作为乐曲的一个重要组成部分,旋律的创作也关系到乐曲的质量。传统作曲都需要作曲家具有一定的乐理知识,并结合灵感和创作经验,才能创作出完整的音乐旋律。[0003]随着计算机技术的发展,基于计算机的辅助创作工具也越来越多。公开号为CN104485101B的发明专利公开了一