音乐风格迁移方法、模型训练方法、装置和存储介质

摘要

本发明公开了一种音乐风格迁移方法、模型训练方法、装置和存储介质，模型训练方法包括获取训练样本；根据训练样本和噪声样本获取生成器和鉴别器；将训练样本输入到生成器中，得到伪样本；将训练样本和伪样本输入到鉴别器中，获取生成损失和对比损失；将伪样本输入到生成器中，得到重建样本；计算训练样本和重建样本的重建损失；将干扰域样本和伪样本输入到鉴别器中，获取鉴别损失；利用梯度下降法，通过生成损失、对比损失、重建损失和鉴别损失训练生成器和鉴别器。通过将目标域对比损失运用到音频领域以提取并学习目标域的高级特征，实现将音乐风格迁移到不同音乐域的目标，大大降低了音乐风格迁移的训练成本。