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基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法
1
作者
曹西征
张航
李伟
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期135-142,共8页
为了有效地生成结构化的旋律,提出了一种基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法.将旋律表示为钢琴卷帘窗的形式,使用定长、变长相结合的方法分割钢琴卷帘窗;通过Ward聚类算法对钢琴卷帘窗片段进行聚类分析,将获取的最大簇作为歌曲...
为了有效地生成结构化的旋律,提出了一种基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法.将旋律表示为钢琴卷帘窗的形式,使用定长、变长相结合的方法分割钢琴卷帘窗;通过Ward聚类算法对钢琴卷帘窗片段进行聚类分析,将获取的最大簇作为歌曲的旋律主题;以旋律主题作为条件使用基于CNN-BiLSTM结构的模型进行旋律生成,其上半部分CNN可以有效地提取钢琴卷帘窗中所包含时间和音高之间的信息,下半部分利用LSTM和BiLSTM更好地捕捉到序列中的时序信息.结果表明,相较于现有的MidiNet模型,使用的旋律主题条件CNN-BiLSTM模型在准确率、归一化KL散度方面分别高出23%和0.17,生成的乐曲在连贯性和情感表达方面也优于传统的模型.
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关键词
音乐生成
自动作曲
CNN-BiLSTM
旋律主题提取
聚类
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题名
基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法
1
作者
曹西征
张航
李伟
机构
河南师范大学计算机与信息工程学院、智慧商务与物联网技术河南省工程实验室、河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室
出处
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期135-142,共8页
基金
国家自然科学基金(U1604154)
河南省重点科技攻关项目(252102211035).
文摘
为了有效地生成结构化的旋律,提出了一种基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法.将旋律表示为钢琴卷帘窗的形式,使用定长、变长相结合的方法分割钢琴卷帘窗;通过Ward聚类算法对钢琴卷帘窗片段进行聚类分析,将获取的最大簇作为歌曲的旋律主题;以旋律主题作为条件使用基于CNN-BiLSTM结构的模型进行旋律生成,其上半部分CNN可以有效地提取钢琴卷帘窗中所包含时间和音高之间的信息,下半部分利用LSTM和BiLSTM更好地捕捉到序列中的时序信息.结果表明,相较于现有的MidiNet模型,使用的旋律主题条件CNN-BiLSTM模型在准确率、归一化KL散度方面分别高出23%和0.17,生成的乐曲在连贯性和情感表达方面也优于传统的模型.
关键词
音乐生成
自动作曲
CNN-BiLSTM
旋律主题提取
聚类
Keywords
music generation
automatic composition
CNN-BiLSTM
main melody extraction
clustering
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于主题条件CNN-BiLSTM的旋律自动生成方法
曹西征
张航
李伟
《河南师范大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
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