智能音乐生成：GAN与VAE结合音乐理论的创新研究

"这篇研究论文探讨了如何利用多模态神经网络和规则算法进行智能作曲，特别是将生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)结合，来创建符合音乐理论规则的音乐作品。研究者指出，这种方法不同于传统算法作曲，它不需要人工添加复杂的规则，而是通过训练初始音乐集，筛选并评估乐曲，最终通过RVAE-GAN神经网络生成新的音乐。适应度函数用于计算乐曲特征的加权和，包括音高、节奏分布以及与特定乐曲集之间的距离等音乐理论规则。此外，还使用半监督算法构建和弦结构模型，并结合乐曲特征提取，进一步研究了GAN和VAE网络结合音乐理论规则在智能音乐生成中的应用，对于现代流行音乐的创新和艺术的普及化具有重要意义。关键词涉及深度学习、音乐理论规则、神经网络模型。" 这篇研究详细阐述了基于深度学习技术的智能作曲方法，尤其是利用了两种深度学习模型——生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)。GAN是一种用于生成新数据的模型，它由两个神经网络组成：生成器和判别器，它们互相博弈以提高生成数据的质量。而VAE则是一种用于学习数据潜在表示的模型，能够捕获输入数据的关键特征并生成新的样本。 在这个研究中，作者们首先用音乐数据集训练这两种模型，然后通过一个适应度函数来评估生成的音乐是否符合音乐理论，例如音高和节奏的分布。这个适应度函数可以计算出生成的音乐与已有音乐集合的相似度或差异，确保生成的音乐既新颖又遵循音乐理论。 此外，研究还提到了半监督学习算法在构建和弦结构模型中的应用，这有助于理解音乐的和声结构，从而生成更加协调的音乐片段。这种半监督学习结合特征提取的方法，使得智能作曲系统能够更好地理解和生成符合音乐理论的和弦序列。 这项研究展示了深度学习和规则算法在智能作曲领域的潜力，不仅能够自动化地生成新的音乐作品，而且能够推动现代流行音乐的创新，使艺术创作更加大众化和可量化。这不仅有理论上的价值，也有实际应用的意义，比如在音乐制作、教育和娱乐等领域。