【摘 要】
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自动作曲技术随着机器学习等技术的出现发展迅猛,近年来更是随着音乐应用的愈加广泛而成为新的研究热点。现有的自动作曲方法主要为算法作曲,其主要实现过程可以分为音乐特征的提取和算法模型的设计两个部分。本文基于统计学知识,在已有的算法作曲方法的基础上制定了改进方案,提出了基于Bi-LSTM和自注意力机制的算法作曲模型,并将该模型应用于实证分析,对实验结果进行分析,得到模型的作曲效果。在音乐特征提取方面,本
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自动作曲技术随着机器学习等技术的出现发展迅猛,近年来更是随着音乐应用的愈加广泛而成为新的研究热点。现有的自动作曲方法主要为算法作曲,其主要实现过程可以分为音乐特征的提取和算法模型的设计两个部分。本文基于统计学知识,在已有的算法作曲方法的基础上制定了改进方案,提出了基于Bi-LSTM和自注意力机制的算法作曲模型,并将该模型应用于实证分析,对实验结果进行分析,得到模型的作曲效果。在音乐特征提取方面,本文基于MIDI文件的特点,在轮廓线算法的基础上采用Word2vec中的Skip-Gram模型对音乐特征进行提取,高效准确地得到音符中的主旋律音符特征向量。在设计作曲模型时,本文采用更适合音符特征序列的Bi-LSTM模型进行训练,同时叠加自注意力机制,使得模型作曲效果更优。经过实证分析发现,同样使用Bi-LSTM为作曲模型,相较于one-hot方法,采用Skip-Gram模型提取音乐特征时,音符准确率由46.09%提高到了88.71%,提升效果显著。同时,在用Skip-Gram提取音乐特征的基础上,采用Bi-LSTM叠加自注意力机制时,音符准确率由88.71%提高到91.37%。此结果表明,本文所提出的作曲方法可行,验证了改进思想的可行性和改进方法的正确性。
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