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随着人们社会文化生活水平的不断提高，音乐在各种场合逐渐扮演起十分重要的角色。很多时候人们需要根据内心的情感需求迅速找到自己满意的歌曲，而不想过多地去了解歌曲具体是什么名称，或是什么风格。 本文提出了一种新型的音乐生成模型，该模型可以根据用户画出的情感曲线迅速为用户重构一首符合情感曲线变化规律的歌曲。 本文的重组歌曲是由一系列符合对应情感值的音乐基因片段组成。在音乐片段的拼接上，本文开创性地提出了音乐衔接度的概念，并运用隐语音分析的方法得到了所有基因片段之间的衔接程度。在音乐基因片段的情感值标定上，我们选择了二维情感空间的形式，用回归的方法对“Arousal”和“Valence”两个维度进行预测。 最后，本文用WPF完成了模型的实现，基本实现了绘制情感曲线，情感点采样优化，衔接度匹配，音乐基因片段重组成曲子等功能。