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申请/专利权人：武汉纺织大学
摘要：本发明提出了一种基于生成式AI的结构化歌词‑旋律生成方法和系统，包括两个关键模块：主题到歌词生成Theme‑to‑Lyric,TTL和结构识别与优化StructureIdentificationandOptimization,SIO。TTL模块利用大规模语言模型生成高质量的中英文歌词，并通过与用户的互动不断优化歌词内容，以满足用户的个性化需求。SIO模块通过分析和提取音乐中的结构特征，确保生成的旋律符合音乐理论的基本规则，增强音乐作品的层次感和情感表达。本发明的优势在于，通过引入TTL模块和SIO模块的协同工作，实现了对歌词和旋律的高效生成和优化。生成的音乐作品不仅具有合理的结构和连贯性，还能够在实际应用中达到更高的质量标准，推动了音乐创作领域的智能化和自动化进程。
主权项：1.一种基于生成式AI的结构化歌词-旋律生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，生成符合用户指定主题的歌词；步骤2，利用步骤1获得的歌词，通过分析歌词信息获得调性和韵律信息，接着通过现有的歌词-节奏模型获得节奏模式信息，同时结合用户提供的和弦数据，将提取到的调性、和弦、节奏模式和韵律以序列数据的形式进行存储作为后续的输入数据；步骤3，收集训练数据集，训练数据集中包含调性、和弦、节奏模式和韵律这四个音乐元素构成的模版序列，以及对应的旋律音轨构成的旋律序列；步骤4，将训练数据集输入到基于Transformer改进的StructureTransformer模型中，该模型为编码-解码结构，编码部分负责对输入的数据即模版序列数据进行编码，将其转换为内部表示，解码部分则根据这些内部表示生成对应的旋律序列数据；步骤5，设计损失函数优化StructureTransformer模型；步骤6，将步骤2中的数据输入到已经训练好的StructureTransformer模型中，进行歌词-旋律的生成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉纺织大学 一种基于生成式AI的结构化歌词-旋律生成方法和系统
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