CN111680185A - 乐曲生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种乐曲生成方法、装置、电子设备及存储介质。其中,乐曲生成方法,包括:接收第一确认指令,根据所述第一确认指令获得乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签;基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息;将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段;根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲。利用本申请提供的方法,能够可控地生成符合用户需求的新乐曲。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种乐曲生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
对于音乐创作来说,需要创作人具备相应的乐理知识,使得很多热爱音乐的非专业人士不能创作出符合自己喜好的音乐。自动创作音乐旋律,尤其是自动创作具有特定风格和情感的完整旋律,一直是亟待解决的问题。
随着计算机技术的发展,已经有不少辅助工具出现来帮助非专业人士创作音乐,如:采用深度学习模型生成音乐,但该种方式创作出的音乐在专业性方面有所欠缺,生成的旋律具有一定的随机性,且无法复现音乐生成的过程,即无法实现可控地生成符合用户需求的音乐。
发明内容
本申请提供一种乐曲生成方法、电子设备及存储介质,其主要目的在于可控地生活才能符合用户需求的新乐曲。
本申请实施例首先提供了一种乐曲生成方法,包括如下步骤:
接收第一确认指令,根据所述第一确认指令获得乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签;所述第一确认指令是对第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令;
基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息;
将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段;其中,所述音乐数据库中存储有预先按照音乐属性划分的多个音乐片段;
根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲;其中,所述第二确认指令是对音乐片段的选取确认指令。
可选地,所述获得新乐曲的步骤之后,还包括:
获取所述新乐曲的旋律曲线,根据所述旋律曲线的曲线特征对所述旋律曲线进行调整,获得优化乐曲。
可选地,所述根据曲线特征对所述旋律曲线进行调整的步骤,包括:
检测到所述旋律曲线存在小幅度回旋,将所述旋律曲线中的中间音进行与调内音相反方向的调整。
可选地,所述基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息的步骤,包括:
通过预先构建的情感模型量化所述情绪标签;
根据量化后的情绪标签确定乐曲的候选第二音乐属性信息;
接收并解析第三确认指令,根据所述第三确认指令的解析信息从所述候选第二音乐属性信息中确定乐曲的第二音乐属性信息,其中,所述第三确认指令是对第二音乐属性的选取确认指令。
可选地,所述将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库步骤,包括:
获取所述乐曲的配器信息;
根据所述第一音乐属性信息、所述第二音乐属性信息及所述配器信息遍历预先构建的音乐数据库。
可选地,所述获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段的步骤之后,还包括:
按照预设规则确定第一音乐属性信息与第二音乐属性信息中各音乐属性的匹配优先级;
按照各音乐属性的匹配优先级对所述候选音乐片段进行排序;
获取排序后的候选音乐片段;
所述根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲,包括:
根据接收到的第二确认指令从排序后的候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲。
可选地,所述获得新乐曲的步骤之后,还包括:
获取用户对所述新乐曲的反馈信息,基于所述反馈信息调整第一音乐属性信息、第二音乐属性信息、候选音乐片段中的至少一项;
基于调整后的第一音乐属性信息、调整后的第二音乐属性信息、调整后候选音乐片段中的至少一项,确定调整后的音乐片段,基于调整后的音乐片段获得调整后的优化乐曲。
相应地,本申请实施例还提供了一种乐曲生成装置,包括:
获得第一音乐属性信息模块,用于接收第一确认指令,根据所述第一确认指令获得乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签;所述第一确认指令是对第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令;
确定第二音乐属性信息模块,用于基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息;
获得候选音乐片段模块,用于将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段;其中,所述音乐数据库中存储有预先按照音乐属性划分的多个音乐片段;
获得新乐曲模块,用于根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲;其中,所述第二确认指令是对音乐片段的选取确认指令。
进一步地,本申请实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上所述的乐曲生成方法。
此外,为实现上述目的,本申请还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中包括乐曲生成程序,所述乐曲生成程序被处理器执行时,实现如上所述的乐曲生成方法中的步骤。
与现有技术相比,本申请提供的方案至少具备如下优点:
本申请实施例提供的乐曲生成方法,基于第一确认指令依次确定乐曲的第一音乐属性信息及第二音乐属性信息,利用第一音乐属性信息及第二音乐属性信息遍历音乐数据库,获得符合筛选条件的多个候选音乐片段,根据第二确认指令确定音乐片段,拼接音乐片段形成新乐曲。本申请提供的第一确认指令是基于用户对音乐属性的选择,第二确认指令是基于用户对候选音乐片段的选择,利用第一确认指令及第二确认指令确定音乐片段,即新乐曲生成过程中音乐属性及音乐片段的确定均是基于用户选择,所以生成的乐曲与用户的喜好高度相关,乐曲生成过程中的人机交互性强,而且,与深度学习等方式相比,本申请生成的乐曲具有可控性以及乐曲的可重现性,即能够复现乐曲生成的过程。本申请提供的乐曲生成方法,预先针对海量的音乐数据样本按照音乐属性信息对音乐小节进行存储,获得音乐数据库,在生成乐曲的过程中,利用用户选定的音乐属性筛选与之相匹配的音乐片段,音乐片段中包括多个音乐小节,由于新乐曲是基于现有的音乐片段形成的,因此新乐曲的旋律符合和声走向,生成的乐曲具有连贯性。
进一步地,本申请提供的乐曲生成方案,在生成新乐曲之后,根据曲线特征对旋律曲线的调整,使得调整后的优化乐曲的旋律更加独特。
附图说明
图1为本申请一种实施例提供的乐曲生成方法的流程图;
图2为本申请一种实施例提供的基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息的流程图;
图3为本申请一种实施例提供的valence-Arousal维度情感模型的示意图;
图4为本申请一种实施例提供的旋律曲线存在小幅度回旋,将所述旋律曲线中的中间音进行与调内音相反方向调整的示意图;
图5为本申请一种实施例提供的乐曲生成装置的结构示意图;
图6为本申请一种实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的实施例。虽然附图中显示了本申请的某些实施例,然而应当理解的是,本申请可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本申请。应当理解的是,本申请的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本申请的保护范围。
应当理解,本申请的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本申请的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”;术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意,本申请中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
下面以具体实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图,对本申请的实施例进行描述。
本申请实施例首先提供了一种乐曲生成方法,图1为本申请一种实施例提供的乐曲生成方法的流程图,该方法可以由一个装置执行,该装置可以由软件和/或硬件实现,该方法可以在用户端执行,用户端包括人机交互界面。
S110,接收第一确认指令,根据所述第一确认指令获得乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签;所述第一确认指令是对第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令;
S120,基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息;
S130,将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段;其中,所述音乐数据库中存储有预先按照音乐属性划分的多个音乐片段;
S140,根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲;其中,所述第二确认指令是对音乐片段的选取确认指令。
本申请提供的音乐属性至少包括如下信息:节奏型、速度、和弦、调性、调式、拍号、曲式结构、织体、配器等,按照音乐属性对乐曲的限定方向将音乐属性信息划分为第一音乐属性信息和第二音乐属性信息,第一音乐属性信息包括:乐曲类型、曲式结构、乐曲长度、调性、拍号,第二音乐属性信息包括:调式、和声走向、速度及节奏型信息。根据第一音乐属性信息能够确定乐曲的整体结构,根据第二音乐属性信息确定乐曲表达的情感。
服务器端或者用户端接收到第一确认指令,第一确认指令为用户对第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令,该第一确认指令可以是通过人机交互界面输入并通过客户端发送的对待生成乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令,该第一确认指令可以视为用户对第一音乐属性信息及情绪标签的选择,即第一音乐属性信息及情绪标签均可以为用户根据自身喜好选择的。
调用预先构建的情绪标签与音乐属性之间的关联关系,根据确定的情绪标签及该关联关系确定乐曲的第二音乐属性信息。
预先构建情绪标签与音乐属性之间的关联关系,情绪标签与音乐属性之间的关联关系,可以通过将情绪与节奏型信息或/和速度进行对应来体现,每个音乐小节的颗粒度都会影响旋律曲线的情绪表达,同时,在不同速度下相同的音符颗粒度可能有不同的情绪表达,因此,本方案在构建音乐数据库时对第二音乐属性信息与情绪标签进行了关联,例如:速度较快的音乐往往表达欢快的情绪,速度缓慢的音乐往往表达忧郁、悲伤的情绪等。
将第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得音乐数据库中与筛选条件相匹配的候选音乐片段,其中音乐数据库中存储有预先按照音乐属性划分的多个音乐片段。
在此之前,首先构建音乐数据库,过程如下:获取大量的音乐数据样本,这些音乐数据样本可以是根据用户的喜好选取的,以便最终生成的乐曲更加符合用户喜好,将音乐数据样本按照音乐小节划分为多个音乐片段,每个音乐片段包括多个连续的音乐小节,每个音乐小节上均有其所在乐曲的位置及编号,按照上述音乐属性分类存储所述音乐片段,构建起音乐数据库,所述音乐数据库也称为数据集字典。即音乐数据库为存储有音乐属性信息及音乐属性参数的字典,该字典可以按照节奏型-和弦这样的层级结构进行存储。
由于音乐数据库中存储有大量的音乐片段,且这些音乐片段的标识信息中包括有第一音乐属性信息和第二音乐属性信息,因此,通过用户选取的第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历音乐数据库,选取符合筛选条件的音乐片段,即筛选出与用户选取的第一音乐属性信和第二音乐属性信息相匹配的音乐片段,筛选出的多个音乐片段为候选音乐片段。
将多个候选音乐片段展示于人机交互界面上,接收用户对音乐片段的选取确认指令,接收并解析第二确认指令,根据第二确认指令的解析信息从多个候选音乐片段中选取音乐片段。
根据第二确认指令确定多个音乐片段,按照音乐片段中包括的音乐小节的顺序对音乐片段进行拼接,获得新乐曲。
本申请提供的乐曲生成方法,将第一确认指令和第二确定指令作为筛选条件确定新乐曲的音乐片段,由于第一确认指令、第二确认指令分别为用户对第一音乐属性信息与情绪标签、候选音乐片段的选取确认指令,均能体现用户的喜好,因此,最终形成的新乐曲符合用户的喜好。而且,组成新乐曲的音乐片段是从音乐数据库中提取的,音乐数据库中存储的音乐片段均为现有音乐数据,因此,生成的新乐曲具有连贯性;进一步地,与利用深度学习等具有黑盒性质的生成方式相比,本方案生成新乐曲的路径可回溯,生成的新乐曲具有可控性及可重现性。
为了更清楚本申请提供的日志信息的存储方案及其技术效果,接下来以多个实施例对其具体实施方案进行详细阐述。
在一种实施例中,步骤S120中基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息的步骤,可以通过如图2所示的方式实现,包括如下子步骤:
S210,通过预先构建的情感模型量化所述情绪标签;
S220,根据量化后的情绪标签确定乐曲的候选第二音乐属性信息;
S230,接收并解析第三确认指令,根据所述第三确认指令的解析信息从所述候选第二音乐属性信息中确认乐曲的第二音乐属性信息,其中,所述第三确认指令是对第二音乐属性的选取确认指令。
解析上述第一确认指令,确定用户选取的情绪标签,通过预先构建的情感模型量化所述情绪标签,所述情感模型可以为valence-Arousal维度情感模型,valence-Arousal维度情感模型的示意图如图3所示,该情感模型有两个维度,一个维度用来表示情感的正负性,如:高兴、生气等,另一维度表示情感的积极程度,如高兴对应的不同程度的情感,可以包括:满意、惊喜等表示高兴的程度,情感的正负性及其积极程度统称为用户的情绪标签,预先设置有情绪标签与音乐第二属性的关联关系,如表达高兴的情感,可以对应如下第二音乐属性信息:调式上扬,节奏明快等。
基于用户在valence-Arousal维度情感模型中确定的情绪标签,结合情绪标签与第二属性之间的关联关系确定候选第二音乐属性信息。
具体地,用户可以在情感模型对应的坐标轴中选择任意一个点,根据数据统计分析能够确定该点的坐标对应的情绪标签,再根据预设的情绪标签与第二音乐属性信息之间的关联关系确定候选第二音乐属性信息,包括调式、和声走向、速度及节奏型信息。
具体地,首先对于情感模型的维度信息进行第二音乐属性对应的定义,假设模型存在四个边界点,再设置第二音乐属性与情感模型中任一点到各边界点的距离存在线性关系,即预先定义情感模型中任一点到各边界点的距离与音乐属性的对应关系。对于用户在模型空间内选择的任意点与各边界点进行距离计算后,根据相应的距离得到该点所对应的第二音乐属性信息。
若所述候选第二音乐属性信息存在多个,则接收并解析对第二音乐属性信息的第三确认指令,根据第三确认指令的解析信息从所述候选第二音乐属性信中确定乐曲的第二音乐属性信息。
本实施方式提供的方案,利用情感模型量化情绪标签,根据量化后的情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息,实现根据情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息的目的。当根据情绪标签确定的候选第二音乐属性信息存在多个时,包括如下情况:存在多个与情绪标签相符的候选第二音乐属性信息,需要对多个候选第二音乐属性信息进行过滤或筛选,接收并解析用户端发送的对第二音乐属性信息的选取确认指令,即第三确认指令,根据第三确认指令的解析信息,从多个候选第二音乐属性信息中筛选出乐曲的第二音乐属性信息,由于第三确认指令是基于用户的选择,因此,筛选出的第二音乐属性信息符合用户喜好,且实现乐曲生成过程中的人机互动,提升用户体验。
一种可行的实施方式中,步骤S130中将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库的步骤,包括:
A1、获取所述乐曲的配器信息;
A2、根据所述第一音乐属性信息、所述第二音乐属性信息及所述配器信息遍历预先构建的音乐数据库。
其中,配器信息包括给声部分配乐器,第一音乐属性信息、第二音乐属性信息及配器信息覆盖了一首乐曲的更多音乐属性信息,基于所述第一音乐属性信息、第二音乐属性信息及配器信息遍历所述音乐数据字典,筛选出与筛选条件相匹配的若干候选乐曲片段。
将筛选条件中加入配器信息,综合第一音乐属性信息、第二音乐属性信息及配器信息遍历音乐数据库,能够减少从音乐数据库汇总筛选出的候选音乐片段的数量,有利于简化确定音乐片段的过程,且最终获得的音乐片段更加符合用户需求。
在一种可行的实施方式中,步骤S130中获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段的步骤之后,还包括:
B1、按照预设规则确定第一音乐属性信息与第二音乐属性信息中各音乐属性的匹配优先级;
B2、按照各音乐属性的匹配优先级对所述候选音乐片段进行排序;
B3、按照排序后的候选音乐片段。
按照预设规则对各音乐属性划分匹配优先级,音乐属性的匹配优先级由高到低可以依次为:曲式结构、和弦、节奏型、配器。若当前有若干候选音乐片段可供用户选择,可以首先按照曲式结构对候选音乐片段进行排序,在曲式结构相同的情况下,按照和弦对音乐片段排序,在曲式结构和和弦都相同的情况下,按照节奏型对音乐片段排序,以此类推。这些音乐属性是按照对乐曲的整体结构的影响大小进行排序,按照这种方式对候选音乐片段排序,有利于最终生成的乐曲更加符合用户需求。
对各候选音乐片段进行排序之后,根据接收到的第二确认指令从排序后的候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲。
在一种可行的实施方式中,按照上述方法针对乐曲的每个位置均建立排序后的候选音乐片段,对音乐片段按照对应的音乐小节顺序进行拼接的步骤,可以通过如下方式实现:
将每个位置对应的排序最靠前的候选音乐片段按照其位置标识进行拼接。
具体地,每个候选音乐片段上均设有标识信息,所述标识信息包括该音乐片段所属曲目(如:用曲目编号表征)、所在位置(如:用音乐小节在所属曲目中的位置编号表征)。
若多个位置对应的候选音乐片段中均包含来自同一曲目,按照上述方法针对乐曲的每个位置均建立排序后的候选音乐片段,对音乐片段按照对应的音乐小节顺序进行拼接的步骤,包括:优选来自同一曲目的候选音乐片段进行拼接,以保证新乐曲的流畅度。
在一种可行的实施方式中,步骤S140的获得新乐曲的步骤之后,还包括:
S150,获取所述新乐曲的旋律曲线,根据所述旋律曲线的曲线特征对所述旋律曲线进行调整,获得优化乐曲。
其中,这里的旋律曲线可以包括音符信息、音高信息等,所述曲线特征,如:旋律曲线存在连续上行(或下行)超过三个单位的位置、旋律曲线存在小幅度回旋、相邻单位的曲线斜率大于预设阈值、连续超过三个单位的音符音高相同等。
具体地,根据曲线特征对旋律曲线进行调整的步骤,包括:
当检测到所述旋律曲线存在小幅度回旋,将所述旋律曲线中的中间音进行与调内音相反方向的调整。
旋律曲线存在小幅度回旋,如图4所示,相连两个音在所选调内为相邻音,则对于中间音进行调内音相反方向的修改,如:原上行回旋,则修改为下行回旋,反之亦然,若所选音高组成为[do,re,do],则将该音高组成修改为[do,si,do],该调整过程如图4中实线框所示,其中,纵轴的数值为音高的MIDI值,MIDI值为60对应的音符为C4。
根据本实施方式提供的方案调整新乐曲的旋律曲线生成优化乐曲,生成的优化乐曲的旋律更加独特,连贯、优美。
在一种可行的实施方式中,当检测到旋律曲线存在连续上行超过三个单位的位置,随机选取该段旋律曲线上的任意位置进行调内音下移修改;当检测到旋律曲线存在连续下行超过三个单位的位置,随机选取该段旋律曲线上的任意位置进行调内音上移修改。
在一种可行的实施方式中,当检测到旋律曲线上相邻单位的曲线斜率大于预设阈值,则在该旋律曲线中***调内音。
在一种可行的实施方式中,当检测到连续超过三个单位的音符音高相同,则对该段旋律曲线的倒数第二个单位进行相邻调内音移动,如:随机进行调内音的上移或下移。
通过上述实施方式对新乐曲的旋律曲线进行调整,获得更加独特的优化乐曲。
在此基础上,还可以对音符的时长进行相应修改,使得调整后的优化乐曲更加协调。
进一步地,获得新乐曲之后,还包括:
C1、获取用户对所述新乐曲的反馈信息,基于所述反馈信息调整第一音乐属性信息、第二音乐属性信息、候选音乐片段中的至少一项;
C2、基于调整后的第一音乐属性信息、调整后的第二音乐属性信息、调整后的候选音乐片段中的至少一项,确定调整后的音乐片段,基于调整后的音乐片段获得调整后的优化乐曲。
获取用户对新乐曲的反馈信息,如:新乐曲的时长较短、速度较快等,根据反馈信息对应调整新乐曲的时长、速度等,新乐曲的第一音乐属性信息、第二音乐属性信息中的任一因素改变之后,获得的候选音乐片段均会出现改变,基于不同的候选音乐片段生成的新乐曲也会相应更改,形成更加符合用户需求的优化乐曲。
还可以根据反馈信息调整对候选音乐片段的选取,即调整音乐片段的选取标准,基于修改后的选取标准调整最终确定的音乐片段,基于调整后的音乐片段获得更加符合用户喜好后的优化乐曲。对候选音乐片段的调整可以在调整第一音乐属性信息或/和第二音乐属性信息的基础上进行,也可以单独调整候选音乐片段,而不调整第一音乐属性信息和第二音乐属性信息。
本实施方式提供的方案基于用户提供的反馈信息,利用负反馈机制,基于用户提供的反馈信息调整新乐曲的音乐属性、音乐片段等,根据调整后的音乐属性或/和音乐片段生成优化乐曲,使得调整后的乐曲更加符合用户喜好。
相应地,本申请一种实施例还提供了一种乐曲生成装置500,其结构示意图如图5所示,乐曲生成装置500包括:获得第一音乐属性信息模块510、确定第二音乐属性信息模块520、获得候选音乐片段模块530、获得新乐曲模块540,具体如下:
获得第一音乐属性信息模块510,用于接收第一确认指令,根据所述第一确认指令获得乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签;所述第一确认指令是对第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令;
确定第二音乐属性信息模块520,用于基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息;
获得候选音乐片段模块530,用于将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段;其中,所述音乐数据库中存储有预先按照音乐属性划分的多个音乐片段;
获得新乐曲模块540,用于根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲;其中,所述第二确认指令是对音乐片段的选取确认指令。
关于上述实施例中的乐曲生成装置,其中各个模块的执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
上述实施例提供的乐曲生成方法,可以应用于一种电子设备中。其结构示意图参照图6所示。
在本实施例中,电子设备600可以是智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有运算功能的终端设备。
电子设备包括:存储器以及处理器,其中,这里的处理器可以称为下文的处理装置601,存储器可以包括下文中的只读存储器(ROM)602、随机访问存储器(RAM)603以及存储装置608中的至少一项,具体如下所示:
如图6所示,电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
通常,以下装置可以连接至I/O接口605:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607;包括例如磁带、硬盘等的存储装置608;以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备600,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装,或者从存储装置608被安装,或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备执行如下操作:
接收第一确认指令,根据所述第一确认指令获得乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签;所述第一确认指令是对第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令;
基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息;
将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段;其中,所述音乐数据库中存储有预先按照音乐属性划分的多个音乐片段;
根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲;其中,所述第二确认指令是对音乐片段的选取确认指令。
此外,本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质,计算机可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。计算机可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。计算机可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。计算机可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。所述计算机可读存储介质中包括乐曲生成程序,所述乐曲生成程序被处理器执行时实现上述任一项技术方案所述的乐曲生成方法的步骤。
本申请之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述乐曲生成方法、电子设备的具体实施方式大致相同,在此不再赘述。
以上仅为本申请的优选实施例,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种乐曲生成方法,其特征在于,包括:
接收第一确认指令,根据所述第一确认指令获得乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签;所述第一确认指令是对第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令;
基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息;
将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段;其中,所述音乐数据库中存储有预先按照音乐属性划分的多个音乐片段;
根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲;其中,所述第二确认指令是对音乐片段的选取确认指令。
2.根据权利要求1所述的乐曲生成方法,其特征在于,所述获得新乐曲的步骤之后,还包括:
获取所述新乐曲的旋律曲线,根据所述旋律曲线的曲线特征对所述旋律曲线进行调整,获得优化乐曲。
3.根据权利要求2所述的乐曲生成方法,其特征在于,所述根据曲线特征对所述旋律曲线进行调整的步骤,包括:
检测到所述旋律曲线存在小幅度回旋,将所述旋律曲线中的中间音进行与调内音相反方向的调整。
4.根据权利要求1所述的乐曲生成方法,其特征在于,所述基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息的步骤,包括:
通过预先构建的情感模型量化所述情绪标签;
根据量化后的情绪标签确定乐曲的候选第二音乐属性信息;
接收并解析第三确认指令,根据所述第三确认指令的解析信息从所述候选第二音乐属性信息中确定乐曲的第二音乐属性信息,其中,所述第三确认指令是对第二音乐属性的选取确认指令。
5.根据权利要求1所述的乐曲生成方法,其特征在于,所述将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库步骤,包括:
获取所述乐曲的配器信息;
根据所述第一音乐属性信息、所述第二音乐属性信息及所述配器信息遍历预先构建的音乐数据库。
6.根据权利要求1所述的乐曲生成方法,其特征在于,所述获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段的步骤之后,还包括:
按照预设规则确定第一音乐属性信息与第二音乐属性信息中各音乐属性的匹配优先级;
按照各音乐属性的匹配优先级对所述候选音乐片段进行排序;
获取排序后的候选音乐片段;
所述根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲,包括:
根据接收到的第二确认指令从排序后的候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲。
7.根据权利要求1所述的乐曲生成方法,其特征在于,所述获得新乐曲的步骤之后,还包括:
获取用户对所述新乐曲的反馈信息,基于所述反馈信息调整第一音乐属性信息、第二音乐属性信息、候选音乐片段中的至少一项;
基于调整后的第一音乐属性信息、调整后的第二音乐属性信息、调整后候选音乐片段中的至少一项,确定调整后的音乐片段,基于调整后的音乐片段获得调整后的优化乐曲。
8.一种乐曲生成装置,其特征在于,包括:
获得第一音乐属性信息模块,用于接收第一确认指令,根据所述第一确认指令获得乐曲的第一音乐属性信息及情绪标签;所述第一确认指令是对第一音乐属性信息及情绪标签的选取确认指令;
确定第二音乐属性信息模块,用于基于预先设置的情绪标签与音乐属性之间的关联关系以及所述情绪标签确定乐曲的第二音乐属性信息;
获得候选音乐片段模块,用于将所述第一音乐属性信息和第二音乐属性信息作为筛选条件遍历预先构建的音乐数据库,获得与所述筛选条件相匹配的候选音乐片段;其中,所述音乐数据库中存储有预先按照音乐属性划分的多个音乐片段;
获得新乐曲模块,用于根据接收到的第二确认指令从所述候选音乐片段中选取音乐片段,对所述音乐片段按照对应的音乐小节的顺序进行拼接,获得新乐曲;其中,所述第二确认指令是对音乐片段的选取确认指令。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7中任一项所述的乐曲生成方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中包括乐曲生成程序,所述乐曲生成程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的乐曲生成方法的步骤。
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