第一章項(xiàng)目概述與背景引入第二章數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理分析第三章情感識別模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)第四章音樂生成模型開發(fā)第五章風(fēng)格遷移與個(gè)性化推薦第六章項(xiàng)目總結(jié)與未來展望01第一章項(xiàng)目概述與背景引入項(xiàng)目背景與意義人工智能在音樂生成領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀本項(xiàng)目的研究價(jià)值項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)當(dāng)前主流技術(shù)及其局限性情感計(jì)算與多模態(tài)學(xué)習(xí)的結(jié)合混合生成對抗網(wǎng)絡(luò)與情感語義圖譜項(xiàng)目目標(biāo)與實(shí)施計(jì)劃短期目標(biāo)（6個(gè)月內(nèi)）中期目標(biāo)（1年內(nèi)）長期目標(biāo)（2年內(nèi)）完成原型開發(fā)與初步測試實(shí)現(xiàn)情感驅(qū)動(dòng)的音樂生成系統(tǒng)商業(yè)化落地與市場推廣項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)與資源配置團(tuán)隊(duì)成員構(gòu)成硬件資源配置預(yù)算分配算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、交互設(shè)計(jì)師GPU服務(wù)器與面部表情捕捉設(shè)備模型訓(xùn)練、硬件投入、人力資源項(xiàng)目預(yù)期成果技術(shù)成果應(yīng)用成果市場成果情感感知Transformer與M-GAN模型實(shí)時(shí)情感識別與個(gè)性化音樂生成AI音樂生成系統(tǒng)商業(yè)化落地02第二章數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)集分析MIREX標(biāo)準(zhǔn)評測集GTZAN流派分類集LMD-M數(shù)據(jù)集古典音樂為主，缺乏情感標(biāo)簽流行音樂為主，情感標(biāo)簽單一現(xiàn)代音樂為主，文化偏見嚴(yán)重?cái)?shù)據(jù)采集方案眾包標(biāo)注AI輔助標(biāo)注實(shí)驗(yàn)室采集通過AmazonMechanicalTurk招募標(biāo)注員使用OpenEAR模型自動(dòng)識別音樂特征招募志愿者佩戴腦電設(shè)備進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法音頻解包聲學(xué)特征提取情感對齊分離人聲與伴奏提取MFCC、Spectrogram等特征確保音頻片段與情感標(biāo)簽精確匹配數(shù)據(jù)集特性分析流派分布情感分布文化特征古典、搖滾、電子、爵士、中文歌曲每首音樂包含2-5種情感包含30種語言的樣本，西方音樂占比65%03第三章情感識別模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)情感計(jì)算技術(shù)背景Ekman的離散情感理論DeepText模型BERT模型人類情感分為基本情感與復(fù)合情感文本情感分類的早期突破跨領(lǐng)域情感分析的革命性進(jìn)展情感識別模型架構(gòu)情感輸入層特征編碼器協(xié)同輸出層7維情感向量輸入結(jié)合Chroma特征與情感嵌入將旋律與和聲結(jié)合04第四章音樂生成模型開發(fā)音樂生成技術(shù)演進(jìn)馬克洛夫鏈Hausler系統(tǒng)MuseNet與Magenta早期基于概率模型的音樂生成基于符號操作的音樂生成現(xiàn)代基于深度學(xué)習(xí)的音樂生成音樂生成模型架構(gòu)情感感知Transformer旋律-和聲協(xié)同生成機(jī)制風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)生成骨干網(wǎng)絡(luò)控制旋律與和聲的協(xié)同生成支持多種音樂風(fēng)格的生成05第五章風(fēng)格遷移與個(gè)性化推薦風(fēng)格遷移技術(shù)背景Gatys的圖像風(fēng)格遷移Tzanetos的風(fēng)格遷移音樂生成器DeepMind的MuseNet基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)格遷移基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的音樂風(fēng)格遷移現(xiàn)代音樂生成中的風(fēng)格融合技術(shù)風(fēng)格遷移模型架構(gòu)風(fēng)格向量編碼器局部風(fēng)格遷移風(fēng)格演變將抽象風(fēng)格映射為向量支持指定局部風(fēng)格組合實(shí)現(xiàn)風(fēng)格漸變效果06第六章項(xiàng)目總結(jié)與未來展望項(xiàng)目整體成果總結(jié)技術(shù)突破系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)社會價(jià)值情感感知Transformer與M-GAN模型實(shí)時(shí)情感識別與個(gè)性化音樂生成改善情緒狀態(tài)、提升學(xué)習(xí)效率項(xiàng)目關(guān)鍵數(shù)據(jù)與指標(biāo)情感識別準(zhǔn)確率音樂生成質(zhì)量風(fēng)格相似度92.7%（IEMOCAP數(shù)據(jù)集測試）BLEU得分0.68（LMD-M數(shù)據(jù)集）0.79（MUSDB18測試