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申请/专利权人：天翼爱音乐文化科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的音乐情感风格迁移方法、设备及介质，方法包括以下步骤；获取原音乐数据，根据原音乐数据生成原音乐频谱图；将原音乐数据输入预设风格编码器，得到原风格嵌入向量；获取目标情感嵌入向量；将原风格嵌入向量和目标情感嵌入向量进行拼接，得到目标风格嵌入向量；获取音乐情感迁移神经网络；将原音乐频谱图和目标风格嵌入向量输入音乐情感迁移神经网络，音乐情感迁移神经网络输出目标情感风格音乐。本发明可以降低用户编辑音乐的难度，满足用户对音乐进行微调的需求。于彩铃领域而言，可以打破用户彩铃创作内容困难、门槛高的问题，丰富用户的彩铃使用体验。

主权项：1.一种基于深度神经网络的音乐情感风格迁移方法，其特征在于，包括以下步骤；获取原音乐数据，根据所述原音乐数据生成原音乐频谱图；将所述原音乐数据输入预设风格编码器，得到原风格嵌入向量；获取目标情感嵌入向量；将所述原风格嵌入向量和所述目标情感嵌入向量进行拼接，得到目标风格嵌入向量；获取音乐情感迁移神经网络；将所述原音乐频谱图和所述目标风格嵌入向量输入所述音乐情感迁移神经网络，音乐情感迁移神经网络输出目标情感风格音乐；其中，所述音乐情感迁移神经网络包括音乐情感迁移生成器、主判别器和情感判别器；所述音乐情感迁移生成器用于根据所述原音乐频谱图和所述目标风格嵌入向量生成目标情感风格音乐；所述主判别器用于判别所述目标情感风格音乐的风格损失；所述情感判别器用于判别所述目标情感风格音乐的情感损失；当所述主判别器的判别和所述情感判别器的判别同时通过时，将所述目标情感风格音乐输出音乐情感迁移神经网络；所述音乐情感迁移生成器包括多个层叠的U-Net深度神经网络；所述音乐情感迁移生成器通过以下步骤生成目标情感风格音乐：由所述目标风格嵌入向量生成相位矩阵，输入每一层U-Net深度神经网络；将原音乐频谱图作为输入频谱图输入第一层U-Net深度神经网络；在第一层U-Net深度神经网络中，将输入频谱图进行快速傅里叶逆变换，得到时域信号；获取所述时域信号的幅度矩阵和相位矩阵；使用所述目标风格嵌入向量的相位矩阵替换所述时域信号的相位矩阵；根据所述时域信号的幅度矩阵和所述目标风格嵌入向量的相位矩阵进行短时傅里叶变换，得到输出频谱图；将前一层U-Net深度神经网络的输出频谱图作为后一层U-Net深度神经网络的输入频谱图；在后一层U-Net深度神经网络中执行与前一层U-Net深度神经网络相同的操作；将最后一层U-Net深度神经网络的输出频谱图进行解码，得到目标情感风格音乐。

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