基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的和聲自動生成算法

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摘 要：機(jī)器自動作曲是人工智能和作曲理論結(jié)合的交叉研究領(lǐng)域。自動作曲算法旨在輔助使用者進(jìn)行音樂創(chuàng)作，幫助使用者減少工作量或是提供靈感。面對當(dāng)代音樂創(chuàng)作需求，現(xiàn)有的自動作曲方法無法有效表達(dá)音樂特征，生成的和聲缺乏音樂結(jié)構(gòu)，無法滿足當(dāng)代音樂創(chuàng)作多樣性的要求。針對上述不足，提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ＤｅｅｐＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＲＬ）與和聲量化的和聲自動生成（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｈａｒｍｏｎｙ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＲＬ，ＡＨＧ-ＤＲＬ）算法。（剩余2291字）