基于自然语言驱动歌曲生成与智能乐器引导方法及系统与流程

本发明涉及智能乐器的，尤其涉及基于自然语言驱动歌曲生成与智能乐器引导方法及系统。

背景技术：

1、随着人工智能技术的快速发展，计算机辅助音乐创作已成为一个活跃的研究方向。传统的计算机辅助作曲系统需要用户手动输入和弦走向、选择风格模板，要求用户具备一定的音乐理论知识，使用门槛较高。近年来，基于深度学习的音乐生成模型能够根据简单的文本提示生成音频，然而这些方案普遍存在以下不足：

2、第一，控制粒度粗糙。现有模型通常只能接收简单的文本提示，而无法理解包含具体音乐创作意图的自然语言指令，如"写一首快节奏的流行情歌，c大调，带点电子元素，副歌要有记忆点"。对于调性、速度、段落结构、和弦走向偏好、配器编排等音乐创作的核心要素，现有技术缺乏系统化的解析和结构化控制能力。

3、第二，输出格式单一。现有方案仅生成音频波形文件，不输出可编辑的曲谱格式。用户若要实际演奏生成的歌曲，仍需要人工扒谱——即通过听力分析将音频还原为五线谱、简谱或吉他指法谱，这一过程极为耗时且需要专业的音乐训练。

4、第三，缺少与实体乐器的交互层。目前市场上的智能吉他产品通过在吉他指板上嵌入 led 灯来引导用户按弦，但其曲目均为人工扒谱后预置导入，无法实时加载 ai 新生成的曲目。用户不能即时创建一首新曲并直接在智能吉他上跟灯演奏。此外，现有 led 指板系统仅点亮当前应演奏的音符位置，缺乏对即将演奏音符的视觉预告，初学者的跟弹难度较大。

5、第四，现有音乐生成模型将歌曲结构生成、和弦编配、旋律创作作为独立模块串行处理，缺乏全局一致性约束。由于和弦生成器与旋律生成器之间仅存在单向的条件依赖（先定和弦、后定旋律），旋律生成器无法反向影响和弦决策，导致可能出现和弦与旋律不和谐的情况，影响生成结果的音乐品质。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了克服以上现有技术存在的不足，提供了基于自然语言驱动歌曲生成与智能乐器引导方法及系统。

2、本发明的目的通过以下的技术方案实现：基于自然语言驱动歌曲生成与智能乐器引导方法，包括以下步骤：

3、s1、接收用户输入的自然语言描述文本，通过多维度音乐意图解析引擎提取调性、速度、风格、段落结构、配器需求、情感倾向及特殊指令，并通过音乐知识图谱对不完整输入进行隐式约束推理与冲突消解，生成结构化音乐指令；

4、s2、将步骤s1的结构化音乐指令输入协同生成引擎，通过交叉注意力机制相互制约的段落结构生成器、和弦走向生成器和旋律线条生成器生成歌曲生成结果，并通过循环修正机制确保和声一致性；

5、s3、将步骤s2的歌曲生成结果转为统一音乐中间表示，并通过多格式曲谱编译器将该统一音乐中间表示编译输出为参考曲谱和midi文件，参考曲谱包括五线谱、简谱、和弦功能谱、吉他六线指法谱；

6、s4、基于步骤s3的统一音乐中间表示，通过带把位连续性约束的动态规划算法求解最优指法，并基于所述最优指法生成含预亮引导机制的 led 灯光控制序列；

7、s5、将步骤s4的 led 灯光控制序列发送至智能吉他，驱动指板led按序列点亮以引导演奏。

8、优选的，步骤s1的多维度音乐意图解析引擎包括

9、音乐属性提取器，用于从自然语言中提取调性、速度与节拍、风格标签、配器需求、段落结构需求、情感倾向和特殊指令；

10、隐式约束推理器，连接音乐知识图谱，用于在用户输入信息不完整时自动推理补全缺失的约束条件；

11、冲突检测与消解器，用于检测用户输入中的矛盾指令，识别冲突类型，并依据预设优先策略进行自动消解。

12、优选的，步骤s2的所述协同生成引擎采用分层生成架构，其中：

13、所述段落结构生成器在粗粒度层级输出包含段落类型、小节数及重复模式的段落结构；

14、所述和弦走向生成器采用双注意力transformer网络，第一注意力头关注段落结构上下文，第二注意力头关注当前调性的和声功能约束，输出逐小节的和弦序列；

15、所述旋律线条生成器以和弦序列的和弦走向为条件，以和弦音优先策略在强拍上选择当前和弦的和弦音、以经过音和辅助音在弱位上填充调内音阶音，输出歌曲生成结果。

16、优选的，步骤s2的所述循环修正机制具体包括以下步骤：

17、s201、计算旋律音与当前和弦的音程冲突，生成和声一致性评分；

18、s202、当步骤s201的和声一致性评分低于预设阈值时，标记冲突位置，触发旋律线条生成器重新采样该小节，重新检测和声一致性评分，直至评分超过所述预设阈值；

19、s203、若超过预设次数的重采样后和声一致性评分仍未达标，则反向调整与冲突位置对应的和弦走向，在保留和声功能的前提下进行和弦微调，然后重新触发旋律生成。

20、优选的，步骤 s3 中所述统一音乐中间表示包括编码歌曲的元信息、段落结构、和弦序列、旋律序列以及各乐器轨道的指法指令。

21、优选的，步骤s4的所述带把位连续性约束的动态规划算法的状态转移代价函数同时考虑手指移动距离、开放弦利用优先级以及预亮时间窗口适配，输出在指定难度等级下使总代价最小的最优指法。

22、优选的，步骤s4的所述预亮引导机制包括：在驱动智能吉他指板 led 点亮当前演奏音符的同时，以低于正常亮度的弱光色提前预设时间偏移点亮即将演奏的目标品位led，且所述弱光色的亮度随临近演奏时刻线性递增至正常亮度。

23、优选的，步骤s4的所述 led 灯光控制序列采用颜色编码策略，以不同颜色区分以下至少一种演奏元素：主旋律音、和弦根音、强力和弦音、演奏技法过渡和预亮指示；

24、并针对不同演奏技法采用差异化的灯光渲染模式，灯光渲染模式包括：推弦采用沿品柱方向依次闪烁、滑音采用起点 led 至终点 led 的动态渐变、击弦和勾弦采用拍点脉冲式高亮、颤音采用 led 亮度周期性正弦波动。

25、优选的，还包括步骤s6，所述步骤s6具体包括以下步骤：

26、s601、通过智能吉他内置的传感器实时采集用户的实际演奏数据，与生成的参考曲谱进行音高和节奏的比对，计算演奏准确率；

27、s602、当步骤s601的演奏准确率低于第一阈值时，自动简化后续小节的和弦密度、减少技法装饰或降低播放速度；

28、s603、当步骤s601的演奏准确率高于第二阈值时，自动增加后续小节的演奏挑战。

29、基于自然语言驱动歌曲生成与智能乐器引导系统，包括

30、多维度音乐意图解析模块，用于从用户输入的自然语言描述文本中提取调性、速度、风格、段落结构、配器需求、情感倾向及特殊指令，包含音乐知识图谱推理单元用于在输入信息不完整时进行隐式约束补全，以及冲突消解单元用于检测和消解矛盾指令；

31、协同生成引擎模块，包括段落结构生成器、和弦走向生成器和旋律线条生成器，三者通过交叉注意力网络相互耦合，并设有循环修正单元用于检测和消除旋律与和弦之间的和声冲突；

32、统一曲谱编译器模块，用于将所述协同生成引擎模块的输出编码为统一音乐中间表示，并编译输出至少包括参考曲谱、midi 文件和智能乐器 led 灯光控制序列中的多种目标格式；

33、智能乐器适配模块，包括指法优化求解器，用于通过带把位连续性约束的动态规划算法求解最优指法；以及 led 时间轴渲染器，用于基于所述最优指法生成含预亮引导机制的 led 灯光控制序列。

34、本发明相对现有技术具有以下优点及有益效果：

35、本发明实现了从自然语言描述到可在实体乐器上跟灯演奏的完整歌曲的全链路自动化，用户无需具备任何音乐理论知识即可完成歌曲创作与演奏学习；通过全局约束网络使结构生成、和弦编配和旋律创作三层协同生成且带有循环修正机制，避免了现有技术中各模块割裂导致的音乐品质问题；不仅生成音频，更核心的是生成可编辑、可演奏的五线谱、简谱、吉他六线指法谱等多种曲谱格式，并通过 midi-to-led 专有链路首次实现了 ai生成曲目与智能乐器硬件的实时交互；led 预亮引导机制通过在物理指板空间提供视觉预告，结合多色编码和技法可视化渲染，显著降低了初学者的跟弹难度，提升了演奏学习体验；支持演奏反馈与自适应难度调节，构成"创作→演奏→评估→调节"的完整智能音乐教育闭环。