[發明專利]基于神經網絡的旋律生成方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201710898166.3
• 申請日: 2017-09-28
• 公開（公告）號: CN107644630B
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發明（設計）人: 胡曉林;吳健;胡昌然
• 申請（專利權）人: 北京靈動音科技有限公司
• 主分類號: G10H1/00
• 分類號: G10H1/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種基于神經網絡的旋律生成方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取初始音符序列、預設時長和所述預設時長的初始特征，所述初始音符序列中時長最小的音符的時長小于所述預設時長；

根據所述預設時長、所述初始特征和時長神經網絡模型，計算各預設時長的時長特征；

根據計算出的各預設時長的時長特征、所述初始音符序列和音符神經網絡模型，計算音符，并根據計算出的音符獲取旋律。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述預設時長、所述初始特征和時長神經網絡模型，計算各預設時長的時長特征，包括：

根據所述預設時長、所述初始特征、時長神經網絡模型中的初始時長網絡狀態，計算第一個預設時長的時長特征，所述初始時長網絡狀態包括時長網絡狀態的初始值，所述時長網絡狀態包括時長神經網絡模型中的運算的網絡狀態；

按照時間的先后順序，根據計算出的前一個預設時長的時長特征、時長神經網絡模型中的前一個預設時長的時長網絡狀態，依次計算當前預設時長的時長特征，并根據計算出的當前預設時長的時長特征，更新時長神經網絡模型中當前預設時長的時長網絡狀態。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據計算出的各預設時長的時長特征、所述初始音符序列和音符神經網絡模型，計算音符，包括：

根據計算出的第一個預設時長的時長特征、初始音符序列、所述音符神經網絡模型中的初始音符網絡狀態，計算第一個音符，所述初始音符網絡狀態包括音符網絡狀態的初始值，所述音符網絡狀態包括音符神經網絡模型中的運算的網絡狀態；

根據時間的先后順序，根據計算出的前一個音符、音符神經網絡模型中的前一個音符的音符網絡狀態，當前音符所在的預設時長的時長特征，計算當前音符，并根據計算出的當前音符，更新音符神經網絡模型中當前音符的音符網絡狀態。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設時長，包括：

第一預設時長和第二預設時長，所述第一預設時長大于所述第二預設時長；

所述預設時長的初始特征，包括：

所述第一預設時長的第一初始特征，以及所述第二預設時長的第二初始特征；

根據所述預設時長、所述初始特征和時長神經網絡模型，計算各預設時長的時長特征，包括：

根據所述第一初始特征和第一時長神經網絡模型，計算各第一預設時長的第一時長特征；

根據所述第二初始特征、各所述第二預設時長所在的第一預設時長的第一時長特征和第二時長神經網絡模型，計算各第二預設時長的第二時長特征；

根據計算出的各預設時長的時長特征、所述初始音符序列和音符神經網絡模型，計算音符，包括：

根據計算出的各第一時長特征，計算出的各第二時長特征、所述初始音符序列和音符神經網絡模型，計算音符。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述第一初始特征和第一時長神經網絡模型，計算各第一預設時長的第一時長特征，包括：

根據所述第一初始特征，所述第一時長神經網絡模型中的第一初始時長網絡狀態，計算第一個第一預設時長的第一時長特征，所述第一初始時長網絡狀態包括第一時長網絡狀態的初始值，所述第一時長網絡狀態包括第一時長神經網絡模型中的運算的網絡狀態；

按照時間的先后順序，根據計算出的前一個第一預設時長的第一時長特征、第一時長神經網絡模型中的前一個第一預設時長的第一時長網絡狀態，依次計算當前第一預設時長的第一時長特征，并根據計算出的當前第一預設時長的第一時長特征，更新第一時長神經網絡模型中當前第一預設時長的第一時長網絡狀態。