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申请/专利权人：厦门理工学院

摘要：本发明提供的基于随机森林的符号音乐生成方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，本发明方法包括：S1,获取样本数据集;S2,对所述纯音乐文件进行处理得到时域信号，并采用FFT将所述时域信号转换为频域信号，提取得到音频波形;S3,对所述音频波形进行处理和分析，识别出音符，得到音乐符号文件;S4,将样本数据集的音乐符号文件输入符号音乐模型进行训练，得到训练好的符号音乐模型;S5,将音乐描述数据输入到训练好的符号音乐模型，生成一段新的符号音乐作品。本发明通过学习大量已有的音乐作品，采用随机森林算法训练多个决策树处理音高、音长、响度和风格一致性特征，能更准确地捕捉到音乐在不同区域的细节特征。

主权项：1.一种基于随机森林的符号音乐生成方法，其特征在于，包括：S1,获取样本数据集，其中，所述样本数据集包括各种风格的纯音乐文件，所述纯音乐文件的格式包括MP3格式；S2,对所述纯音乐文件进行处理得到时域信号，并采用FFT将所述时域信号转换为频域信号，提取得到音频波形;S3,对所述音频波形进行处理和分析，识别出音符，得到音乐符号文件，其中所述音符包括音高、音长和响度；S4,将样本数据集的音乐符号文件输入符号音乐模型进行训练，得到训练好的符号音乐模型；其中，所述符号音乐模型包括用于生成音符的音符随机森林模型以及用于判断音乐风格的风格一致性模型；所述音符随机森林模型与所述风格一致性模型分别通过随机森林算法生成决策树，采用自相关函数与基尼不纯度对音乐符号文件进行特征提取与分类；S5,将音乐描述数据输入到训练好的符号音乐模型，生成一段新的符号音乐作品，其中，所述音乐描述数据包括音乐片段和文本描述；具体生成步骤如下：将所述音乐描述数据输入到训练好的符号音乐模型中；经符号音乐模型中的音符随机森林模型提取得到音频特征值；将得到的音频特征值与特征值库进行匹配，生成新的符号音乐的音符；将生成的音符输入风格一致性模型进行短时风格和长时风格判断，若具备风格一致性，则输出一段新音乐，否则重新输入到音符随机森林模型中；其中,所述风格一致性模型的训练步骤包括：B1,根据设定的样本采样要求对输入的训练集中的每个样本进行采样；B2,根据每个采样样本，采用自相关函数计算每个样本的音频特征，并利用基尼不纯度将所述音频特征分为左右子树，直至基尼不纯度小于阈值或者迭代到达最大树深度，生成风格叶子节点，所述风格叶子节点存储有当前样本的音频特征值和对应的风格数据；B3,判断当前决策树的数目是否达到设定的阈值，若已达到，则将所有决策树的结果进行加和，若加和结果中与原始数据的标签标注一致的数量超过半数，则认为风格分类正确，完成风格一致性模型的训练，否则返回步骤B1；所述样本采样要求包括短时风格样本采样要求和长时风格样本采样要求，以计算音乐节奏和音调的均方差，判断音乐质量的高低；其中，所述短时风格样本采样要求是对原始样本数据采取每隔采样,其中[50ms,200ms]；所述长时风格样本采样要求是对原始样本数据采取每隔采样，且采样的数据为原始样本数据的开始5-10秒，中段5-10秒和结束5-10秒，其中[500ms,1000ms]。

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