音乐模型训练、音乐创作方法、装置、终端及存储介质

摘要

一种音乐模型训练方法，包括：获取MIDI音乐数据集，所述MIDI音乐数据集包括多个MIDI乐谱；提取每一个MIDI乐谱的特征向量；将特征向量输入至结构化支持向量机中进行训练得到音乐模型，包括：构造判别函数f(x；w)，x是特征向量，w是参数向量，将最大化判别函数f(x；w)的数据值作为预测值进行输出；根据预设损失函数对预测值与真实值进行计算，其中，P为数据的概率分布，用训练样本数据计算得到的经验风险代替；使用SVM的优化公式求解唯一参数向量ω使得通过训练样本数据的经验风险为零；解得判别函数f(x；ω)，最后输出音乐时间序列。本发明还提供了音乐创作方法、装置、终端及存储介质。本发明是将人工智能用于训练音乐模型的首列，训练出的音乐模型能够提高MIDI乐谱的特征提取能力。