一种基于生成对抗网络的音乐生成方法及装置.pdf

(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CN109346043A(43)申请公布日2019.02.15(21)申请号201811257179.3(22)申请日2018.10.26(71)申请人平安科技（深圳）有限公司地址518000广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼(72)发明人王义文刘奡智王健宗肖京(74)专利代理机构北京汇思诚业知识产权代理有限公司11444代理人冯晓平(51)Int.Cl.G10H1/00(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图1页(54)发明名称一种基于生成对抗网络的音乐生成方法及装置(57)摘要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轨之间协调的复调音乐的问题。CN109346043ACN109346043A权利要求书1/2页1.一种基于生成对抗网络的音乐生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取音乐训练信号，所述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；从所述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，并通过所述音乐训练样本数据训练所述生成对抗网络模型，获得训练好的所述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，所述音乐随机信号包括以下至少之一：多轨复调音乐随机信号、多个预设音轨的音乐随机信号；将所述音乐随机信号输入所述生成对抗网络模型，以使所述生成对抗网络模型根据所述音乐随机信号及所述网络参数自动生成多轨复调音乐信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络模型包括一个生成器及一个判别器，所述生成对抗网络模型根据所述音乐随机信号及所述网络参数自动生成多轨复调音乐信号，包括：所述生成器接收所述多轨复调音乐随机信号，并根据所述多轨复调音乐随机信号生成多个预设音轨的新音乐信号，所述判别器判断所述生成器生成的所述多个预设音轨的新音乐信号是真实信号还是生成的信号；当所述判别器判断出所述多个预设音轨的新音乐信号为真实信号时，输出所述多个预设音轨的新音乐信号，所述多个预设音轨的新音乐信号组成一个全新的多轨复调音乐信号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络模型包括多个生成器及与所述多个生成器一一对应的多个判别器，所述生成对抗网络模型根据所述音乐随机信号及所述网络参数自动生成多轨复调音乐信号，包括：每个所述生成器接收对应一个预设音轨的音乐随机信号，并根据所述预设音轨的音乐随机信号生成一个预设音轨的新音乐信号，每个所述判别器判断对应一个所述生成器生成的所述一个预设音轨的新音乐信号是真实信号还是生成的信号；当所述判别器判断出对应一个预设音轨的新音乐信号皆为真实信号时，输出预设音轨的新音乐信号，多个预设音轨的新音乐信号组成一个全新的多轨复调音乐信号。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络模型包括多个生成器及一个判别器，所述生成对抗网络模型根据所述音乐随机信号及所述网络参数自动生成多轨复调音乐信号，包括：每个所述生成器接收对应一个预设音轨的音乐随机信号及一个多轨复调音乐随机信号，并根据所述预设音轨的音乐随机信号及所述多轨复调音乐随机信号生成一个预设音轨的新音乐信号；所述判别器判断每个所述生成器生成的所述一个预设音轨的新音乐信号是真实信号还是生成的信号；当所述判别器判断出每个所述生成器生成的预设音轨的新音乐信号皆为真实信号时，输出多个预设音轨的新音乐信号，所述多个预设音轨的新音乐信号组成一个全新的多轨复调音乐信号。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述音乐训练信号中提取特征矩阵，包括：2CN109346043A权利要求书2/2页提取每个音乐训练信号中每个音符的开始时刻、持续时长及音高；根据所述每个音符的开始时刻、持续时长及音高确定所述音符的特征向量；将所述音符的特征向量进行组合，得到所述音乐训练信号的特征矩阵；将所述音乐训练信号的特征矩阵作为所述音乐训练样本数据。6.一种基于生成对抗网络的音乐生成装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取单元，用于获取音乐训练信号，所述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；提取单元，用于从所述音乐