基于序列模型的音乐词曲匹配度智能评估算法

• 作者: 康琦 张茂清 汪镭 郭为安 陈壮豪
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 音乐词曲 情感 节奏 序列模型 歌词编码器 旋律解码器 词曲匹配解码器 词曲匹配度
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 机器感知与模式识别
• 页码范围: 67-73
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.04
• 字数: 4896字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.202001006

摘要

情感匹配模型是一种常用于评价词曲匹配程度的方法;然而,单纯地依靠情感匹配模型无法对评价词曲匹配度进行准确的评价.为改善此问题,提出了基于序列模型的词曲匹配度智能评估算法,其综合考虑词曲情感和词曲间节奏关系以给出一个更加准确的词曲评估方法.基于公开词曲同步数据集,构建了音乐情感和节奏正反例模型,并基于此模型将音乐切分成片段;进一步,将歌词和旋律片段分别通过歌词编码器和旋律编码器进行编码,并将编码后具有上下语境的歌词特征和旋律特征输入词曲匹配解码器,解析词曲间特征关系,判断词曲片段匹配程度.仿真结果表明:基于序列模型的词曲匹配度智能评估算法,相对于单纯的情感匹配模型,能够更精确地评价词曲匹配程度,验证了本文提出算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪镭	同济大学电子与信息工程学院	101	1687	20.0	39.0
2	康琦	同济大学电子与信息工程学院	39	443	10.0	20.0
3	郭为安	同济大学中德工程学院	9	21	2.0	4.0
4	陈壮豪	同济大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	张茂清	同济大学电子与信息工程学院	3	0	0.0	0.0