吉林大学学报(工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (3): 866-873.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20170509

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基于递归神经网络的自动作曲算法

李雄飞1, 冯婷婷2, 骆实1, 张小利1   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012;
    2.吉林大学 软件学院,长春 130012;
  • 收稿日期:2017-05-18 出版日期:2018-05-20 发布日期:2018-05-20
  • 通讯作者: 张小利(1987-),男,助理研究员,博士.研究方向:机器学习,信息融合.E-mail:zhangxiaoli@jlu.edu.cn
  • 作者简介:李雄飞(1963-),男,教授,博士生导师.研究方向:机器学习,信息融合,图像处理.E-mail:lxf@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    中国博士后科学基金项目(2017M611323).

Automatic music composition algorithm based on recurrent neural network

LI Xiong-fei1, FENG Ting-ting2, LUO Shi1, ZHANG Xiao-li1   

  1. 1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012,China;
    2.College of Software, Jilin University, Changchun 130012,China
  • Received:2017-05-18 Online:2018-05-20 Published:2018-05-20
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摘要： 提出了一种以音乐音频为处理对象的基于长短时记忆递归神经网络的音乐自动合成算法。该算法首先将音乐集以基于单位时长分割成由单位音乐序列组成的音乐序列集,并在对音乐进行预处理时提取了音乐音频的梅尔倒谱系数作为特征;其次,将进行数据处理过的特征向量构成的训练样本通过长短时记忆模型进行训练和预测;最后,将生成的音乐序列进行拼接融合从而得到新的音乐。为了验证算法的有效性,将模型生成的乐曲与人为作曲的乐曲进行了匿名打分评价,实验结果表明,该算法能够较好地实现自动作曲。

关键词: 人工智能, 递归神经网络, 自动作曲算法, 长短时记忆模型

Abstract: In this paper, we propose an automatic music composition algorithm based on Long Short Term Memory-Recurrent Neural Network (LSTM-RNN). In this algorithm, we first divide music set into set which consists sequences of unit by length, and in the preprocessing we get the Mel frequency cepstrum coefficient as the feature of audio music. Second, the proposed training samples are trained and predicted by LSTM-RNN. Finally, the generated music sequences are joined to get a new music. In order to verify the effectiveness of the algorithm, we carry out an anonymous evaluation of the original music and the music generated by the algorithm. The results show that the algorithm can work well on automatic music composition.

Key words: artificial intelligence, recurrent neural network, automatic music composition algorithm, long short term memory model

中图分类号: 

  • TP181
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