佛乐生成方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及音频转换领域，尤其涉及一种佛乐生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

音乐自动生成对人类表达创造力的研究和拓展有着很大的影响。近年来，神经网络技术在音乐自动生成领域取得了良好的效果。之前的相关研究工作支持各种形式的音乐生成，有研究提供了一种约束机制，允许用户限制生成的结果以匹配创作的风格，也有研究可在古典音乐中根据现有旋律创作伴奏等等。然而，以上这些方法都要求用户的偏好定义为较为完整的音轨，这对于没有作曲经验的人来说难度较高。

在现有方案中，与音乐生成最相关的就是音乐修复，即根据上下文的音乐背景，生成一系列缺失的度量值来完成音乐作品，但是这种方法几乎不考虑用户的偏好情况，或者对于相同的上下文音乐背景，随机生成多个音乐修复片段，用户选择自己更偏向的音乐片段，但是这也不能直接根据用户的偏好设置来生成用户最理想的音乐片段。

技术实现要素：

本发明提供了一种佛乐生成方法、装置、设备及存储介质，用于根据预置的佛乐生成模型和佛乐片段生成更符合用户预期的佛乐作品，降低了用户参与创作佛乐的难度，提高了佛乐生成的效率。

本发明第一方面提供了一种佛乐生成方法，包括：获取待创作的佛乐片段，所述待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，所述第二佛乐片段的起始时刻晚于所述第一佛乐片段的终止时刻；调用预置的变分自编码器vae，将所述待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将所述潜在变量分解为音高变量和节奏变量；调用预置的旋律修复器inpainter，基于佛乐的背景和所述潜在变量预测相应的佛乐片段，得到中间佛乐片段；基于随机无掩码对所述中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将所述目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量；调用预置的解码器对所述目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述调用预置的变分自编码器vae，将所述待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将所述潜在变量分解为音高变量和节奏变量包括：将所述待创作的佛乐片段转换为由音高序列p和节奏序列r组成的子序列，所述音高序列p由所述待创作的佛乐片段中呈现的音高类型组成，所述节奏序列r由所述待创作的佛乐片段中呈现的时长类型组成；将所述音高序列p和所述节奏序列r输入预置的变分自编码器vae，生成潜在变量；基于预置的因子化推理网络将所述潜在变量分解为音高变量和节奏变量。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述调用预置的旋律修复器inpainter，基于佛乐的背景和所述潜在变量预测相应的佛乐片段，得到中间佛乐片段包括：调用预置的旋律修复器inpainter读取所述潜在变量；将所述潜在变量输入音高门控循环单元gru和节奏门控循环单元gru，得到基础佛乐片段；基于佛乐的背景和所述基础佛乐片段，生成中间佛乐片段。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述基于随机无掩码对所述中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将所述目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量包括：基于预置的随机无掩码对所述中间佛乐片段进行控制和修改，生成目标佛乐片段；调用预置的连接器connector读取预置的佛乐概述草图，所述预置的佛乐概述草图包括用户输入的音高和节奏信息；基于所述预置的连接器connector，将所述目标佛乐片段与所述预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量并将所述目标潜在变量发送至预置的解码器。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述调用预置的解码器对所述目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品包括：调用预置的解码器读取所述目标潜在变量；基于所述预置的解码器对所述目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，在所述获取待创作的佛乐片段，所述待创作的佛乐片段包括过去的佛乐片段和未来的佛乐片段之后，在所述调用预置的变分自编码器vae，将所述待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将所述潜在变量分解为音高部分和节奏部分之前，所述方法还包括：接收预置的佛乐概述草图，所述预置的佛乐概述草图包括用户输入的音高和节奏信息。

可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，在所述调用预置的解码器对所述目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品之后，所述方法还包括：计算损失函数li(θ,φ)，具体公式为：

其中，θ为所述预置的变分自编码器vae的参数，φ为所述预置的解码器的参数，假设θ指从x到z的映射，φ指从z到x的重构，qθ(z|xi)是根据x推导出的z的一个后验分布，p(z)是z的一个先验分布，p(z)假设是均值为0，方差为1的高斯分布n(0,1)。

本发明第二方面提供了一种佛乐生成装置，包括：获取模块，用于获取待创作的佛乐片段，所述待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，所述第二佛乐片段的起始时刻晚于所述第一佛乐片段的终止时刻；转换模块，用于调用预置的变分自编码器vae，将所述待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将所述潜在变量分解为音高变量和节奏变量；预测模块，用于调用预置的旋律修复器inpainter，基于佛乐的背景和所述潜在变量预测相应的佛乐片段，得到中间佛乐片段；处理模块，用于基于随机无掩码对所述中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将所述目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量；解码模块，用于调用预置的解码器对所述目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述转换模块包括：转换单元，用于将所述待创作的佛乐片段转换为由音高序列p和节奏序列r组成的子序列，所述音高序列p由所述待创作的佛乐片段中呈现的音高类型组成，所述节奏序列r由所述待创作的佛乐片段中呈现的时长类型组成；第一输入单元，用于将所述音高序列p和所述节奏序列r输入预置的变分自编码器vae，生成潜在变量；分解单元，用于基于预置的因子化推理网络将所述潜在变量分解为音高变量和节奏变量。

可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述预测模块包括：第一读取单元，用于调用预置的旋律修复器inpainter读取所述潜在变量；第二输入单元，用于将所述潜在变量输入音高门控循环单元gru和节奏门控循环单元gru，得到基础佛乐片段；生成单元，用于基于佛乐的背景和所述基础佛乐片段，生成中间佛乐片段。

可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述处理模块包括：修改单元，用于基于预置的随机无掩码对所述中间佛乐片段进行控制和修改，生成目标佛乐片段；第二读取单元，用于调用预置的连接器connector读取预置的佛乐概述草图，所述预置的佛乐概述草图包括用户输入的音高和节奏信息；结合单元，用于基于所述预置的连接器connector，将所述目标佛乐片段与所述预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量并将所述目标潜在变量发送至预置的解码器。

可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述解码模块包括：第三读取单元，用于调用预置的解码器读取所述目标潜在变量；解码单元，用于基于所述预置的解码器对所述目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，在所述获取待创作的佛乐片段，所述待创作的佛乐片段包括过去的佛乐片段和未来的佛乐片段之后，在所述调用预置的变分自编码器vae，将所述待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将所述潜在变量分解为音高部分和节奏部分之前，所述装置还包括：接收模块，用于接收预置的佛乐概述草图，所述预置的佛乐概述草图包括用户输入的音高和节奏信息。

可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，在所述调用预置的解码器对所述目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品之后，所述装置还包括：计算损失函数li(θ,φ)，具体公式为：

其中，θ为所述预置的变分自编码器vae的参数，φ为所述预置的解码器的参数，假设θ指从x到z的映射，φ指从z到x的重构，qθ(z|xi)是根据x推导出的z的一个后验分布，p(z)是z的一个先验分布，p(z)假设是均值为0，方差为1的高斯分布n(0,1)。

本发明第三方面提供了一种佛乐生成设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述佛乐生成设备执行上述的佛乐生成方法。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的佛乐生成方法。

本发明提供的技术方案中，获取待创作的佛乐片段，所述待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，所述第二佛乐片段的起始时刻晚于所述第一佛乐片段的终止时刻；调用预置的变分自编码器vae，将所述待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将所述潜在变量分解为音高变量和节奏变量；调用预置的旋律修复器inpainter，基于佛乐的背景和所述潜在变量预测相应的佛乐片段，得到中间佛乐片段；基于随机无掩码对所述中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将所述目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量；调用预置的解码器对所述目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。本发明实施例中，根据预置的佛乐生成模型和佛乐片段生成更符合用户预期的佛乐作品，降低了用户参与创作佛乐的难度，提高了佛乐生成的效率。

附图说明

图1为本发明实施例中佛乐生成方法的一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中佛乐生成方法的另一个实施例示意图；

图3为本发明实施例中佛乐生成装置的一个实施例示意图；

图4为本发明实施例中佛乐生成装置的另一个实施例示意图；

图5为本发明实施例中佛乐生成设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种佛乐生成方法、装置、设备及存储介质，用于根据预置的佛乐生成模型和佛乐片段生成更符合用户预期的佛乐作品，降低了用户参与创作佛乐的难度，提高了佛乐生成的效率。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中佛乐生成方法的一个实施例包括：

101、获取待创作的佛乐片段，待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，第二佛乐片段的起始时刻晚于第一佛乐片段的终止时刻。

服务器获取待创作的佛乐片段，待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，第二佛乐片段的起始时刻晚于第一佛乐片段的终止时刻。第一佛乐片段和第二佛乐片段中间存在预设的时长，用于插入用户输入的音高和节奏信息，生成最终的佛乐作品。

可以理解的是，本发明的执行主体可以为佛乐生成装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

102、调用预置的变分自编码器vae，将待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将潜在变量分解为音高变量和节奏变量。

服务器调用预置的变分自编码器vae，将待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将潜在变量分解为音高变量和节奏变量。具体的，服务器将待创作的佛乐片段转换为由音高序列p和节奏序列r组成的子序列，音高序列p由待创作的佛乐片段中呈现的音高类型组成，节奏序列r由待创作的佛乐片段中呈现的时长类型组成；服务器将音高序列p和节奏序列r输入预置的变分自编码器vae，生成潜在变量；服务器基于预置的因子化推理网络将潜在变量分解为音高变量和节奏变量。

例如，音高序列p可以使用d5、a4、b5和g4等表示乐谱中每个音符的音高，节奏序列r用音符的时长“-”来表示，时长的最小单位为十六分之一音符，预置的变分自编码器vae包含一个可学习的嵌入层，音高门控循环单元gru和节奏门控循环单元gru和两个线性层，通过正态分布得到潜在变量，vae将经过神经网络编码后的隐藏层假设为一个标准的高斯分布，然后再从这个分布中采样一个特征，用这个特征进行解码，期望得到与原始输入相同的结果，相较于普通的自编码器增加了编码推断分布与标准高斯分布的kl散度的正则项，kl散度指相对熵，是两个概率分布间差异的非对称性度量。

103、调用预置的旋律修复器inpainter，基于佛乐的背景和潜在变量预测相应的佛乐片段，得到中间佛乐片段。

服务器调用预置的旋律修复器inpainter，基于佛乐的背景和潜在变量预测相应的佛乐片段，得到中间佛乐片段。具体的，服务器调用预置的旋律修复器inpainter读取潜在变量；服务器将潜在变量输入音高门控循环单元gru和节奏门控循环单元gru，得到基础佛乐片段；服务器基于佛乐的背景和基础佛乐片段，生成中间佛乐片段。

旋律修复器inpainter包含预置的旋律修复inpaint算法和预置的梯度优化算法adam，基于佛乐的背景风格特征，预测相应的佛乐片段，通过控制音高和节奏来指定佛乐的风格，而不是通过完整的音轨进行佛乐创作，降低了创作佛乐的难度。

104、基于随机无掩码对中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量。

服务器基于随机无掩码对中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量。具体的，服务器基于预置的随机无掩码对中间佛乐片段进行控制和修改，生成目标佛乐片段；服务器调用预置的连接器connector读取预置的佛乐概述草图，预置的佛乐概述草图包括用户输入的音高和节奏信息；服务器基于预置的连接器connector，将目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量并将目标潜在变量发送至预置的解码器。

预置的连接器connector将用户输入的包含音高和节奏信息的佛乐概述草图与目标佛乐片段相结合，预置的连接器connector包括kafka连接器，kafka连接器用于提供数据存储与kafka队列之间的流式集成，kafka连接器有丰富的应用程序接口api，此外它还具有用于配置和管理连接器的表述性状态传递应用程序接口restapi。kafka连接器本身是模块化的部分关键组件包括连接器，用于定义一组与数据存储集成相关的jar文件以及转换器，用于处理数据的序列化和反序列化。

105、调用预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

服务器调用预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。具体的，服务器调用预置的解码器读取目标潜在变量；服务器基于预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

本发明实施例中，根据预置的佛乐生成模型和佛乐片段生成更符合用户预期的佛乐作品，降低了用户参与创作佛乐的难度，提高了佛乐生成的效率。本方案可应用于智慧教育领域中，从而推动智慧城市的建设。

请参阅图2，本发明实施例中佛乐生成方法的另一个实施例包括：

201、获取待创作的佛乐片段，待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，第二佛乐片段的起始时刻晚于第一佛乐片段的终止时刻。

服务器获取待创作的佛乐片段，待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，第二佛乐片段的起始时刻晚于第一佛乐片段的终止时刻。第一佛乐片段和第二佛乐片段中间存在预设的时长，用于插入用户输入的音高和节奏信息，生成最终的佛乐作品。

可以理解的是，本发明的执行主体可以为佛乐生成装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

202、调用预置的变分自编码器vae，将待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将潜在变量分解为音高变量和节奏变量。

服务器调用预置的变分自编码器vae，将待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将潜在变量分解为音高变量和节奏变量。具体的，服务器将待创作的佛乐片段转换为由音高序列p和节奏序列r组成的子序列，音高序列p由待创作的佛乐片段中呈现的音高类型组成，节奏序列r由待创作的佛乐片段中呈现的时长类型组成；服务器将音高序列p和节奏序列r输入预置的变分自编码器vae，生成潜在变量；服务器基于预置的因子化推理网络将潜在变量分解为音高变量和节奏变量。

例如，音高序列p可以使用d5、a4、b5和g4等表示乐谱中每个音符的音高，节奏序列r用音符的时长“-”来表示，时长的最小单位为十六分之一音符，预置的变分自编码器vae包含一个可学习的嵌入层，音高门控循环单元gru和节奏门控循环单元gru和两个线性层，通过正态分布得到潜在变量，vae将经过神经网络编码后的隐藏层假设为一个标准的高斯分布，然后再从这个分布中采样一个特征，用这个特征进行解码，期望得到与原始输入相同的结果，相较于普通的自编码器增加了编码推断分布与标准高斯分布的kl散度的正则项，kl散度指相对熵，是两个概率分布间差异的非对称性度量。

203、调用预置的旋律修复器inpainter读取潜在变量。

服务器调用预置的旋律修复器inpainter读取潜在变量。旋律修复器inpainter包含预置的旋律修复inpaint算法和预置的梯度优化算法adam，adam是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重，adam的优点主要在于经过偏置校正后，每一次迭代学习率都有个确定范围，使得参数比较平稳。

204、将潜在变量输入音高门控循环单元gru和节奏门控循环单元gru，得到基础佛乐片段。

服务器将潜在变量输入音高门控循环单元gru和节奏门控循环单元gru，得到基础佛乐片段。

门控循环单元gru是一种保持了长短期记忆网络lstm的效果、但具有更加简单的结构、更少的参数和更好的收敛性的模型，gru由更新门和重置门两个门组成，前一个时刻的输出隐层对当前隐层的影响程度由更新门控制，更新门的值越大说明前一时刻的隐层输出对当前隐层的影响越大；前一时刻的隐层信息被忽略的程度由重置门控制，重置门的值越小说明忽略得越多。gru的构造更简单：比lstm少一个门，减少了矩阵乘法的个数，在训练数据很大的情况下gru能节省很多时间。

205、基于佛乐的背景和基础佛乐片段，生成中间佛乐片段。

服务器基于佛乐的背景和基础佛乐片段，生成中间佛乐片段。佛乐的背景包括佛乐的创立、传播和发展历史，以及佛乐的保护传承价值和代表作品。

206、服务器基于随机无掩码对中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量。具体的，服务器基于预置的随机无掩码对中间佛乐片段进行控制和修改，生成目标佛乐片段；服务器调用预置的连接器connector读取预置的佛乐概述草图，预置的佛乐概述草图包括用户输入的音高和节奏信息；服务器基于预置的连接器connector，将目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量并将目标潜在变量发送至预置的解码器。

预置的连接器connector将用户输入的包含音高和节奏信息的佛乐概述草图与目标佛乐片段相结合，预置的连接器connector包括kafka连接器，kafka连接器用于提供数据存储与kafka队列之间的流式集成，kafka连接器有丰富的应用程序接口api，此外它还具有用于配置和管理连接器的表述性状态传递应用程序接口restapi。kafka连接器本身是模块化的部分关键组件包括连接器，用于定义一组与数据存储集成相关的jar文件以及转换器，用于处理数据的序列化和反序列化。

207、调用预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

服务器调用预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。具体的，服务器调用预置的解码器读取目标潜在变量；服务器基于预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

本发明实施例中，根据预置的佛乐生成模型和佛乐片段生成更符合用户预期的佛乐作品，降低了用户参与创作佛乐的难度，提高了佛乐生成的效率。本方案可应用于智慧教育领域中，从而推动智慧城市的建设。

上面对本发明实施例中佛乐生成方法进行了描述，下面对本发明实施例中佛乐生成装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中佛乐生成装置的一个实施例包括：

获取模块301，用于获取待创作的佛乐片段，待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，第二佛乐片段的起始时刻晚于第一佛乐片段的终止时刻；

转换模块302，用于调用预置的变分自编码器vae，将待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将潜在变量分解为音高变量和节奏变量；

预测模块303，用于调用预置的旋律修复器inpainter，基于佛乐的背景和潜在变量预测相应的佛乐片段，得到中间佛乐片段；

处理模块304，用于基于随机无掩码对中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量；

解码模块305，用于调用预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

本发明实施例中，根据预置的佛乐生成模型和佛乐片段生成更符合用户预期的佛乐作品，降低了用户参与创作佛乐的难度，提高了佛乐生成的效率。本方案可应用于智慧教育领域中，从而推动智慧城市的建设。

请参阅图4，本发明实施例中佛乐生成装置的另一个实施例包括：

获取模块301，用于获取待创作的佛乐片段，待创作的佛乐片段包括第一佛乐片段和第二佛乐片段，第二佛乐片段的起始时刻晚于第一佛乐片段的终止时刻；

转换模块302，用于调用预置的变分自编码器vae，将待创作的佛乐片段转换为潜在变量，并将潜在变量分解为音高变量和节奏变量；

预测模块303，用于调用预置的旋律修复器inpainter，基于佛乐的背景和潜在变量预测相应的佛乐片段，得到中间佛乐片段；

处理模块304，用于基于随机无掩码对中间佛乐片段进行处理，生成目标佛乐片段，调用预置的连接器connector，将目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量；

解码模块305，用于调用预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

可选的，转换模块302包括：

转换单元3021，用于将待创作的佛乐片段转换为由音高序列p和节奏序列r组成的子序列，音高序列p由待创作的佛乐片段中呈现的音高类型组成，节奏序列r由所述待创作的佛乐片段中呈现的时长类型组成；

第一输入单元3022，用于将音高序列p和节奏序列r输入预置的变分自编码器vae，生成潜在变量；

分解单元3023，用于基于预置的因子化推理网络将潜在变量分解为音高变量和节奏变量。

可选的，预测模块303包括：

第一读取单元3031，用于调用预置的旋律修复器inpainter读取潜在变量；

第二输入单元3032，用于将潜在变量输入音高门控循环单元gru和节奏门控循环单元gru，得到基础佛乐片段；

生成单元3033，用于基于佛乐的背景和基础佛乐片段，生成中间佛乐片段。

可选的，处理模块304包括：

修改单元3041，用于基于预置的随机无掩码对中间佛乐片段进行控制和修改，生成目标佛乐片段；

第二读取单元3042，用于调用预置的连接器connector读取预置的佛乐概述草图，预置的佛乐概述草图包括用户输入的音高和节奏信息；

结合单元3043，用于基于预置的连接器connector，将目标佛乐片段与预置的佛乐概述草图相结合，生成目标潜在变量并将目标潜在变量发送至预置的解码器。

可选的，解码模块305包括：

第三读取单元3051，用于调用预置的解码器读取目标潜在变量；

解码单元3052，用于基于预置的解码器对目标潜在变量进行解码，生成最终的佛乐作品。

本发明实施例中，根据预置的佛乐生成模型和佛乐片段生成更符合用户预期的佛乐作品，降低了用户参与创作佛乐的难度，提高了佛乐生成的效率。本方案可应用于智慧教育领域中，从而推动智慧城市的建设。

上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的佛乐生成装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中佛乐生成设备进行详细描述。

图5是本发明实施例提供的一种佛乐生成设备的结构示意图，该佛乐生成设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(centralprocessingunits，cpu)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对佛乐生成设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在佛乐生成设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。

佛乐生成设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如windowsserve，macosx，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的佛乐生成设备结构并不构成对佛乐生成设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种佛乐生成设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述佛乐生成方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述佛乐生成方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。