【摘 要】
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近年来随着社会发展以及人们对生活和艺术的追求,音乐创作的需求量大幅增加,其生产、传播和消费途径均发生了较大的变化,这给传统的音乐创作带来了挑战,如何快速创作出一首满足特定需求的音乐,成为了近年来自动音乐生成的研究重点之一。本文以MIDI音乐为基础,设计了一种音乐数据的文本化表示方法,并将大型自然语言生成模型迁移到音乐生成中来,实现音乐的快速生成,最后设计出了一种融合数理统计和乐理知识的音乐评价模型
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近年来随着社会发展以及人们对生活和艺术的追求,音乐创作的需求量大幅增加,其生产、传播和消费途径均发生了较大的变化,这给传统的音乐创作带来了挑战,如何快速创作出一首满足特定需求的音乐,成为了近年来自动音乐生成的研究重点之一。本文以MIDI音乐为基础,设计了一种音乐数据的文本化表示方法,并将大型自然语言生成模型迁移到音乐生成中来,实现音乐的快速生成,最后设计出了一种融合数理统计和乐理知识的音乐评价模型,为生成的音乐提供更为客观的评价方法。本文的主要研究内容包括:（1）研究了一种音乐数据的文本化表示方法。自动音乐生成的首要任务是将音乐数据转换成计算机能够认识和理解的形式。针对MIDI形式表示的音乐进行研究,参考文本表示形式,分别提取音乐的音高、节奏等信息并将其整合到文本中,将音乐表示为一维的文本信号,便于后续处理和迁移文本生成模型到音乐生成中来。（2）研究基于迁移学习的自动音乐生成方法。首先研究了一种基于GPT-2模型的文本音乐旋律生成方法（MT-GPT-2）,该方法将大规模的预训练模型GPT-2迁移到音乐生成任务,使用迁移学习的方法,可以生成长时间序列的旋律,简化了音乐生成。其次,结合一些段落文本生成的方式,考虑到音乐音符维度小但音乐长度相对较长的特点,研究了一种基于音乐文本小节化的生成对抗网络自动音乐生成方法（MT-Leak-GAN）。通过采用准确率、损失率和乐理等评价指标评价生成的音乐,将本文研究的模型与其他音乐生成模型进行综合对比,结果表明本文研究的模型更接近于真实音乐。（3）提出了一种更客观的音乐评价方法。为了解决常规的音乐评价方法具有较强主观性的问题,本文设计了一种融合数理统计和乐理知识的音乐评价方法,数理方面采Wilcoxon检验（符号秩检验）、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验,检验数据是否来自同一总体,乐理方面通过旋律中音符的变化程度、旋律的波浪形性质和调式的正确性,对所生成的音乐旋律进行客观评价。基于该评价模型对本文研究的MT-GPT-2模型和MT-Leak-GAN模型生成的音乐进行了测试和分析,结果表明了所用方法的有效性和先进性。
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