【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能音乐，尤其涉及一种基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统。
技术介绍
1、人工智能音乐
结合了人工智能(ai)、机器学习(ml)、以及云计算等先进技术，专注于创造、分析、推荐和分发音乐内容。此领域的研究与应用不仅包括自动生成音乐作品、音乐推荐系统，还涵盖音乐分析、情感识别、以及音乐教育等多个方面。通过利用ai的数据处理和模式识别能力，人工智能音乐技术能够理解音乐结构、风格和情感，从而创造出新的音乐体验或改进音乐制作和分享的过程。
2、其中，基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统是利用云计算提供的强大计算资源和存储能力，结合人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创造、管理和优化线上音乐活动的平台。其目的是提高音乐活动的可达性、参与度和互动性，为用户提供个性化的音乐体验。该系统旨在通过智能化的方式，如个性化推荐、智能内容生成和实时互动功能，来强化线上音乐活动的吸引力和参与感。
3、传统基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统在音乐结构分析中依赖于简单的算法，缺乏对音乐元素间复杂关系的深入挖掘，导致音乐分析结果缺乏深度和准确性。在音乐创作方面，由于未能有效整合风格和情绪等条件信息，生成的音乐作品难以满足个性化需求，缺乏创新性。对于音乐流行趋势的预测，传统方法未能充分利用历史数据中的时间序列特性，导致预测结果不够准确，影响音乐市场策略的制定，缺乏有效的用户反馈机制，使得音乐作品难以根据用户实际需求进行优化，影响用户体验和作品的市场表现。
技术实现思路<
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统包括音乐结构分析模块、音乐创作模块、流行趋势预测模块、音乐相似度分析模块、音乐结构生成模块、动态结构解析模块、创意音乐生成模块、用户体验反馈模块，
3、所述音乐结构分析模块基于音乐数据集，采用图卷积网络算法，通过节点特征聚合学习音乐元素的表示，通过聚合邻近节点的信息捕获局部结构特征，并采用图注意力网络算法，动态调整邻近节点的关键性，通过注意力机制为节点分配差异化的权重，突出关键音乐元素和结构，生成音乐结构图谱；
4、所述音乐创作模块基于音乐结构图谱，采用条件生成对抗网络算法，利用条件信息包括风格和情绪作为输入指导生成过程，并采用序列到序列模型，包括编码器部分用于处理输入的音乐结构信息和解码器部分用于生成音乐序列，生成新音乐作品；
5、所述流行趋势预测模块基于新音乐作品，通过历史音乐播放数据和用户互动行为，采用长短期记忆网络算法，捕捉时间序列数据中长期依赖关系的特性，预测未来时间段内的音乐流行趋势，利用lstm网络处理时间序列预测问题，参照音乐流行度的时间变化特性，生成流行趋势结果；
6、所述音乐相似度分析模块基于流行趋势结果，通过音乐特征向量，采用图卷积网络算法，通过在音乐特征图上应用卷积操作捕获音乐作品间的相似性，并通过在图结构数据上学习节点表示，生成相似度分析结果；
7、所述音乐结构生成模块基于相似度分析结果，通过音乐结构的需求，采用改进型transformer模型，通过使用位置编码和自注意力机制捕捉序列中的长距离依赖，通过引入记忆组件和稀疏注意力机制优化长序列的处理能力，生成多维音乐框架；
8、所述动态结构解析模块基于多维音乐框架，通过动态解析音乐结构的复杂性，采用图注意力网络算法，并通过对图中节点引入注意力机制，识别和强化音乐结构中关键元素的表示，生成动态解析图；
9、所述创意音乐生成模块基于动态解析图，通过分析音乐创作的领域，采用混沌理论算法，模拟非线性动态机制的行为产生复杂性和多样性的音乐序列，使音乐创作超越传统的线性思维模式，激发音乐创作的新灵感，生成创意音乐作品；
10、所述用户体验反馈模块基于创意音乐作品，通过收集用户反馈和互动数据，采用自然语言处理和情感分析技术，并通过处理用户反馈中的文本信息识别用户的情感倾向和满意度，分析用户的评论内容提取关键信息，情感分析技术则分析信息的情感色彩，评估用户对音乐作品的接受程度和满意度，生成用户体验改善方案。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述音乐结构图谱包括音乐元素的节点表示、节点间的关系定义、关键音乐元素的突出标记，所述新音乐作品包括根据输入条件生成的音乐序列、音乐风格和情绪的融合，结构化音乐信息的编码，所述流行趋势结果包括未来一段时间内音乐作品的预测流行度、流行趋势的时间序列分析、关键影响因素的识别，所述相似度分析结果包括音乐作品间的相似度得分、同类音乐作品的聚类、特征向量的相似性比较，所述多维音乐框架包括基于相似度分析结果定制的音乐结构设计、长距离依赖关系的映射、结构中的动态元素配置，所述动态解析图包括音乐结构复杂性的图形表示、关键音乐元素的强化标记、结构动态变化的可视化，所述创意音乐作品包括非线性创作思路的应用、多样性音乐序列的产生、创新灵感的音乐表达，所述用户体验改善方案包括用户情感倾向和满意度的分析结果、关键反馈信息的提取、针对性改进措施的方案。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述音乐结构分析模块包括旋律分析子模块、和声分析子模块、节奏分析子模块；
13、所述旋律分析子模块基于音乐数据集，采用图卷积网络算法，通过构建音乐元素和图表示，进行节点特征的聚合学习音乐元素表示，并通过聚合邻近节点的信息捕获局部结构特征，生成旋律结构图谱；
14、所述和声分析子模块基于旋律结构图谱，采用图注意力网络算法，通过为图中的节点分配差异化的注意力权重，进行动态权重调整强化关键和声元素的表示，并通过加权邻近节点信息聚合突出音乐的和声结构，生成和声构造映射；
15、所述节奏分析子模块基于和声构造映射，采用序列到序列模型，通过编码器部分将和声结构信息转换成固定长度的状态向量，进行节奏模式的识别，并通过解码器将状态向量转换成节奏序列，生成节奏结构图谱。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述音乐创作模块包括风格化创作子模块、节奏生成子模块、情绪融合子模块；
17、所述风格化创作子模块基于音乐结构图谱，采用条件生成对抗网络算法，通过向生成模型和判别模型中引入风格和情绪条件，并通过训练过程中的条件约束构建音乐序列符合指定风格和情绪，生成风格化音乐序列；
18、所述节奏生成子模块基于风格化音乐序列，采用长短期记忆网络算法，通过学习音乐序列中的时间依赖关系，并通过时间序列数据的长期依赖特性调整节奏生成过程，生成节奏优化音乐序列；
19、所述情绪融合子模块基于节奏优化音乐序列，采用条件生成对抗网络算法，通过调整生成模型包括情绪指导信息，进行情绪特征的融合，并通过对生成过程的条件约束使音乐作品表达预定的情绪，生成新音乐作品。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述流行趋势预测模块包括流行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述系统包括音乐结构分析模块、音乐创作模块、流行趋势预测模块、音乐相似度分析模块、音乐结构生成模块、动态结构解析模块、创意音乐生成模块、用户体验反馈模块，
2.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐结构图谱包括音乐元素的节点表示、节点间的关系定义、关键音乐元素的突出标记，所述新音乐作品包括根据输入条件生成的音乐序列、音乐风格和情绪的融合，结构化音乐信息的编码，所述流行趋势结果包括未来一段时间内音乐作品的预测流行度、流行趋势的时间序列分析、关键影响因素的识别，所述相似度分析结果包括音乐作品间的相似度得分、同类音乐作品的聚类、特征向量的相似性比较，所述多维音乐框架包括基于相似度分析结果定制的音乐结构设计、长距离依赖关系的映射、结构中的动态元素配置，所述动态解析图包括音乐结构复杂性的图形表示、关键音乐元素的强化标记、结构动态变化的可视化，所述创意音乐作品包括非线性创作思路的应用、多样性音乐序列的产生、创新灵感的音乐表达，所述用户体验改善方案包括用户情感倾向和满意度的分析结果
3.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐结构分析模块包括旋律分析子模块、和声分析子模块、节奏分析子模块；
4.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐创作模块包括风格化创作子模块、节奏生成子模块、情绪融合子模块；
5.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述流行趋势预测模块包括流行度分析子模块、用户行为分析子模块、趋势预测子模块；
6.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐相似度分析模块包括特征提取子模块、相似度计算子模块、推荐引擎优化组件；
7.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐结构生成模块包括长序列处理子模块、结构复杂度提升子模块、风格多元化子模块；
8.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述动态结构解析模块包括注意力机制调整子模块、结构动态分析子模块、复杂性强化子模块；
9.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述创意音乐生成模块包括混沌理论应用子模块、风格创新子模块、情感表达调整子模块；
10.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述用户体验反馈模块包括反馈收集子模块、内容分析子模块、方案生成子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述系统包括音乐结构分析模块、音乐创作模块、流行趋势预测模块、音乐相似度分析模块、音乐结构生成模块、动态结构解析模块、创意音乐生成模块、用户体验反馈模块，
2.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐结构图谱包括音乐元素的节点表示、节点间的关系定义、关键音乐元素的突出标记，所述新音乐作品包括根据输入条件生成的音乐序列、音乐风格和情绪的融合，结构化音乐信息的编码，所述流行趋势结果包括未来一段时间内音乐作品的预测流行度、流行趋势的时间序列分析、关键影响因素的识别，所述相似度分析结果包括音乐作品间的相似度得分、同类音乐作品的聚类、特征向量的相似性比较，所述多维音乐框架包括基于相似度分析结果定制的音乐结构设计、长距离依赖关系的映射、结构中的动态元素配置，所述动态解析图包括音乐结构复杂性的图形表示、关键音乐元素的强化标记、结构动态变化的可视化，所述创意音乐作品包括非线性创作思路的应用、多样性音乐序列的产生、创新灵感的音乐表达，所述用户体验改善方案包括用户情感倾向和满意度的分析结果、关键反馈信息的提取、针对性改进措施的方案。
3.根据权利要求1所述的基于云计算和人工智能的线上音乐活动系统，其特征在于：所述音乐结构分析模块包括旋律分析子模块、和声分析子模块、节奏...
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