【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体涉及一种歌词文本生成方法、装置及设备。
技术介绍
1、随着ai(artificial intelligence，人工智能)技术的快速发展，ai已经广泛应用于各个领域，比如，音乐创作领域。歌词创作是音乐创作的重要组成部分，现阶段，ai已经应用于歌词创作过程，比如，基于条件信息生成歌词的方法。例如，根据伴奏生成歌词，根据旋律生成歌词，根据关键词生成歌词等方法。然而，现阶段的歌词生成方法，存在生成的歌词文本与条件信息之间的相关性较弱，以及生成的歌词文本不适用于音律表达的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种歌词文本生成方法、装置及设备，可以增强目标歌词文本与参考文本之间的相关性，并且得到的目标歌词文本比参考文本更适合音律表达。
2、一方面，提供一种歌词文本生成方法，应用于计算机设备，所述计算机设备部署有歌词生成模型，所述方法包括：
3、获取参考文本，所述参考文本为待转换为歌词文本的至少一个文本句；
4、基于所述歌词生成模型对所述参考文本进行自回归生成操作，直到响应于所述歌词生成模型生成目标预设字符，停止所述自回归生成操作，得到所述参考文本对应的目标歌词文本序列，其中，所述目标预设字符用于标识歌词文本结束，所述歌词生成模型是根据训练样本对训练得到的，所述训练样本对包括原始歌词文本以及条件文本，所述条件文本是保留所述原始歌词文本语义表达的不同表述，所述歌词生成模型是以所述条件文本和所述原始歌词文本作为预设初始模型的输入，以使所
5、根据所述目标歌词文本序列确定目标歌词文本，所述目标歌词文本是保留所述参考文本语义表达的不同表述。
6、另一方面，提供一种歌词文本生成装置，应用于计算机设备，所述计算机设备部署有歌词生成模型，所述装置包括：
7、获取模块，用于获取参考文本，所述参考文本为待转换为歌词文本的至少一个文本句；
8、生成模块，用于基于所述歌词生成模型对所述参考文本进行自回归生成操作，直到响应于所述歌词生成模型生成目标预设字符，停止所述自回归生成操作，得到所述参考文本对应的目标歌词文本序列，其中，所述目标预设字符用于标识歌词文本结束，所述歌词生成模型是根据训练样本对训练得到的，所述训练样本对包括原始歌词文本以及条件文本，所述条件文本是保留所述原始歌词文本语义表达的不同表述，所述歌词生成模型是以所述条件文本和所述原始歌词文本作为预设初始模型的输入，以使所述预设初始模型根据条件文本与预测的前文歌词生成预测歌词文本，并以所述预测歌词文本与所述原始歌词文本相同为训练条件，进行训练得到的；
9、第一确定模块，用于根据所述目标歌词文本序列确定目标歌词文本，所述目标歌词文本是保留所述参考文本语义表达的不同表述。
10、另一方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行如上任一实施例所述的歌词文本生成方法中的步骤。
11、另一方面，提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如上任一实施例所述的歌词文本生成方法中的步骤。
12、另一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上任一实施例所述的歌词文本生成方法中的步骤。
13、本申请实施例通过获取参考文本，参考文本为待转换为歌词文本的至少一个文本句，之后基于歌词生成模型对参考文本进行自回归生成操作，直到响应于歌词生成模型生成目标预设字符，停止自回归生成操作，得到参考文本对应的目标歌词文本序列，其中，目标预设字符用于标识歌词文本结束，歌词生成模型是根据训练样本对训练得到的，训练样本对包括原始歌词文本以及条件文本，条件文本是保留原始歌词文本语义表达的不同表述，歌词生成模型是以条件文本和原始歌词文本作为预设初始模型的输入，以使预设初始模型根据条件文本与预测的前文歌词生成预测歌词文本，并以预测歌词文本与原始歌词文本相同为训练条件，进行训练得到的，之后根据目标歌词文本序列确定目标歌词文本，目标歌词文本是保留参考文本语义表达的不同表述。本申请实施例可以根据参考文本，基于歌词生成模型，生成目标歌词文本，且该目标歌词文本是保留参考文本语义表达的不同表述，实现了目标歌词文本与参考文本之间的强相关性。并且，该歌词生成模型是以条件文本和原始歌词文本作为预设初始模型的输入，以使预设初始模型根据条件文本与预测的前文歌词生成预测歌词文本，并以预测歌词文本与原始歌词文本相同为训练条件，进行训练得到的，可以使预测得到的目标歌词文本在保留参考文本语义表达的前提下，更适用于音律表达。
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1.一种歌词文本生成方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述计算机设备部署有歌词生成模型，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述歌词文本生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的歌词文本生成方法，其特征在于，在将所述目标文本序列输入所述预设初始模型之后，还包括：
5.如权利要求4所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述根据所述目标矩阵和所述原始歌词文本序列中的前i个字符，预测得到的第i+1个字符，包括：
6.如权利要求5所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述根据所述预测得到的第i+1个字符确定目标函数，包括：
7.如权利要求1-6任一项所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述根据所述目标歌词文本序列确定目标歌词文本，包括：
8.如权利要求1-6任一项所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述获取参考文本之后，还包括：
9.如权利要求8所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述歌词生成模型基于所述参考文
10.一种歌词文本生成装置，其特征在于，应用于计算机设备，所述计算机设备部署有歌词生成模型，所述装置包括：
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行如权利要求1-9任一项所述的歌词文本生成方法中的步骤。
12.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行权利要求1-9任一项所述的歌词文本生成方法中的步骤。
13.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-9任一项所述的歌词文本生成方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种歌词文本生成方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述计算机设备部署有歌词生成模型，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述歌词文本生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的歌词文本生成方法，其特征在于，在将所述目标文本序列输入所述预设初始模型之后，还包括：
5.如权利要求4所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述根据所述目标矩阵和所述原始歌词文本序列中的前i个字符，预测得到的第i+1个字符，包括：
6.如权利要求5所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述根据所述预测得到的第i+1个字符确定目标函数，包括：
7.如权利要求1-6任一项所述的歌词文本生成方法，其特征在于，所述根据所述目标歌词文本序列确定目标歌词文本，包括：
8.如权利要求1-6任一项所述的歌词文本生成方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭博，田思达，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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