一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法与流程

1.本发明涉及钢琴伴奏技术领域，具体为一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法。

背景技术：

2.声乐，是指用人声演唱的音乐形式，声乐是以人的声带为主，配合口腔、舌头、鼻腔作用于气息，发出的悦耳的、连续性、有节奏的声音，按音域的高低和音的差异，可以分为女高音、女中音、女低音和男高音、男中音、男低音，每一种人声的音域，大约为二个八度。
3.钢琴具有音域宽阔、曲调悠扬、生动优转、表现力丰富等特点，具有“乐器之王”之称，以钢琴为伴奏不仅满足了人们的听觉需要，也有利于歌曲的发展和流传，因此钢琴伴奏是伴奏的重要组成部分。
4.钢琴自动伴奏的出现是钢琴伴奏与计算机自动伴奏技术相结合的结果，目前，也有不少的研究者对钢琴自动伴奏进行了研究，但钢琴自动伴奏还需要在自动化中考虑钢琴技巧、伴奏音型，而这正是当前研究的薄弱部分，因此，本发明提出一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法解决上述问题。

技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，以解决现上述问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
6.本发明为一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，包括如下步骤：
7.步骤s1：确定目标声乐类型并调取相同类型的样本乐曲谱例，基于目标声乐类型抽取相同类型的样本乐曲谱例；
8.步骤s2：样本总体信息提取，提取样本乐曲谱例钢琴伴奏歌曲的音高、节拍、速度、作者以及调式等；
9.步骤s3：样本分割，以音高为单位将样本乐曲谱例分割为音型元结构，并获取任一一组样本乐曲谱例的特征数据作为原始音型建立数据库；
10.步骤s4：训练样本，对分割后的样本乐曲谱例进行训练，并将样本乐曲谱例中出现但是数据库中没有的音型元结构录入收据库；
11.步骤s5：训练目标声乐，提取目标声乐信息，并进行歌曲观察分割，同时进行训练，生成钢琴伴奏。
12.优选的：所述步骤s1的声乐类型包括美声唱法、民族唱法、通俗唱法以及新兴的原生态唱法。
13.优选的：所述步骤s3的原始钢琴伴奏音型的长度为一小节、两小节或三小节。
14.优选的：所述步骤s3的特征数据还包括有节奏对比序列。
15.优选的：所述步骤s5训练目标声乐应遵守模仿优先的原则，即在数据库中搜索目与目标声乐音型元结构相似的模块，并优先分割。
16.优选的：所述步骤s5训练目标声乐过程若数据库不能识别目前分割出来的某个观
察值，进行替换，转换成数据库可以识别的观察。
17.优选的：所述步骤s3音型数据库中还包括调式表、和弦表、每个节拍的音型元结构表以及每个节拍的节奏替换表等。
18.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
19.本发明以一系列的带有钢琴伴奏的样本谱例为输入通过训练阶段，收集钢琴原始伴奏音型并转换为音型元结构存入数据库中，在配曲阶段根据旋律乐曲的基本信息在数据库中为旋律片段选择合适的钢琴伴奏元结构，并且最终生成钢琴伴奏。
附图说明
20.图1为本发明一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法流程示意图。
具体实施方式
21.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
22.本发明为一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，包括如下步骤：
23.步骤s1：确定目标声乐类型并调取相同类型的样本乐曲谱例，基于目标声乐类型抽取相同类型的样本乐曲谱例；
24.步骤s2：样本总体信息提取，提取样本乐曲谱例钢琴伴奏歌曲的音高、节拍、速度、作者以及调式等；
25.步骤s3：样本分割，以音高为单位将样本乐曲谱例分割为音型元结构，并获取任一一组样本乐曲谱例的特征数据作为原始音型建立数据库；
26.步骤s4：训练样本，对分割后的样本乐曲谱例进行训练，并将样本乐曲谱例中出现但是数据库中没有的音型元结构录入收据库；
27.步骤s5：训练目标声乐，提取目标声乐信息，并进行歌曲观察分割，同时进行训练，生成钢琴伴奏。
28.旋律、节奏以及和声是一首完整歌曲的三大要素，其中旋律代表着歌曲的总体特点，显示出歌曲的风格；节奏主要是指旋律的快、慢、急以及缓，揭示了歌曲的情感；和声是由两种以上不同的音按照一定的规则组成的，丰富了歌曲的形式。
29.旋律是由各种性质的音按照一定的顺序构成的，其基本构成是音高、时值以及节拍，音高是描述音乐的一种主观量，根据频率的高低，可以分为高音或低音，高音和低音之间是八度的关系，音高之间的关系以及音高间不同形式的变化直接影响歌曲的变化和走向；时值是一个音符所持续的时间，是音符的量化，或长或短，满足节拍的内在时间要求，节拍是指每一小节的音符总长度，每一拍的时值是小节中音符的时值之和。
30.节奏是歌曲中每个音的运动状况，或快或慢，或长或短，或强或弱，是歌曲的重要组成，是歌曲形式的核心，节奏的好坏直接影响歌曲的优劣。
31.调式是指根据具有稳定感的中心音(即主音)为准，将多个不同的音按照一定音程关系组成的一个有机体系，在调式中，稳定音具有重要作用，在音乐中能给人以稳定感，根
据音阶结构特征的不同，一般分为大调式和小调式。
32.音乐是艺术中重要的一部分，体现了自然性、创造性、美感以及情感，一个旋律虽然可以单独存在，但是会显得单调，伴奏可以使旋律更完整的表达情感，使歌曲的主体更形象、更突出、更有感染力，是旋律的重要补充，是歌曲表现的重要组成部分，伴奏是根据一个给定的旋律，分析它的和声走向及和弦特征，运用和声产生适合旋律的伴奏音，和声是和弦与和声进行的结合，是多个不同的音按照一定规则同时发声，是多声部音乐的组织形态，具有构成乐句、乐曲的分段和终止感的作用，和弦是和声的基础，按照一定的内在关系，依据不同的规则将三个或三个以上不同的音组合而成，按照不同的方法可以将和弦分为多种类型，根据和弦音的个数分为三和弦、五和弦、七和弦；根据音程特征可分为增和弦、减和弦、大和弦、小和弦，和声进行则是根据一定的规则，按照一定的顺序将各个和弦先后进行横向连接的运动状态。
33.人工神经网络在过去几年己广泛地使用在音乐应用系统中，它能够从一个样板集合中学习以避免需要对规则的形式化，同时它也存在着一定的不足之处，利用递归神经网络技术生成的旋律缺乏音乐的全局连贯性，更为突出的是人工神经网络技术更适合用于分析音乐作品而不是创作，另一方面，和知识库的方法相比较，人工神经网络通常只能解决简单得多的游戏性质的音乐创作问题，所以本发明采用隐马尔可夫模型来进行训练过程，隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它是从马尔可夫链的基础上发展而来的，是一种用参数表示的用于描述随机过程中的统计特性的概率模型，它是一个双重随机过程，其中之一是基本的随机过程，描述的是状态的转移，而另一个随机过程描述的是状态和观察值之间的统计对应关系，其中模型的状态转换是不可观测的，而可以观测到的事件的随机过程是不可观测的随机过程的随机函数。
34.训练部分主要完成的主要任务：对于样本谱例的基本信息的提取，其中主要的是歌曲的速度、节拍以及调式，而由于调式的确定决定了一个音符的音阶，所以调式的确定至关重要，而由于调式只和原旋律有关，所以这个阶段主要建立在旋律与伴奏分离的基础上，当我们收集到旋律中所有的音之后，我们不能只采取完全匹配的方式来确定调式，因此，我们采用先完全匹配，如果匹配未成功，再进行模糊匹配的方法来确定调式；这里我们设定，模仿结构的时值最少为两拍子，且包含的音符组的格式至少为三个，而当一首歌曲的模仿结构都被确定后，我们就可以将歌曲进行状态的分割，每个分割的长度为到个小节；钢琴伴奏原始音型与音型元结构的转换，元结构将原始伴奏音型中非模仿结构的音符音高记为其与特征和弦的第一个音的距离，而模仿结构的音符音高则与旋律部分的音符音高有关，这样灵活的设置使得音型可以根据实际的情况的不同而不同，更具适应性。
35.本发明一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法原理如下：本发明以一系列的带有钢琴伴奏的样本谱例为输入通过训练阶段，收集钢琴原始伴奏音型并转换为音型元结构存入数据库中，在配曲阶段根据旋律乐曲的基本信息在数据库中为旋律片段选择合适的钢琴伴奏元结构，并且最终生成钢琴伴奏。
36.以上内容是结合具体实施方式对本发明作进一步详细说明，不能认定本发明具体实施只局限于这些说明，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明所提交的权利要求书确定的保护范围。

技术特征：

1.一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤s1：确定目标声乐类型并调取相同类型的样本乐曲谱例，基于目标声乐类型抽取相同类型的样本乐曲谱例；步骤s2：样本总体信息提取，提取样本乐曲谱例钢琴伴奏歌曲的音高、节拍、速度、作者以及调式等；步骤s3：样本分割，以音高为单位将样本乐曲谱例分割为音型元结构，并获取任一一组样本乐曲谱例的特征数据作为原始音型建立数据库；步骤s4：训练样本，对分割后的样本乐曲谱例进行训练，并将样本乐曲谱例中出现但是数据库中没有的音型元结构录入收据库；步骤s5：训练目标声乐，提取目标声乐信息，并进行歌曲观察分割，同时进行训练，生成钢琴伴奏。2.根据权利要求1所述的一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，其特征在于：所述步骤s1的声乐类型包括美声唱法、民族唱法、通俗唱法以及新兴的原生态唱法。3.根据权利要求1所述的一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，其特征在于：所述步骤s3的原始钢琴伴奏音型的长度为一小节、两小节或三小节。4.根据权利要求3所述的一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，其特征在于：所述步骤s3的特征数据还包括有节奏对比序列。5.根据权利要求1所述的一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，其特征在于：所述步骤s5训练目标声乐应遵守模仿优先的原则，即在数据库中搜索目与目标声乐音型元结构相似的模块，并优先分割。6.根据权利要求5所述的一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，其特征在于：所述步骤s5训练目标声乐过程若数据库不能识别目前分割出来的某个观察值，进行替换，转换成数据库可以识别的观察。7.根据权利要求4所述的一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，其特征在于：所述步骤s3音型数据库中还包括调式表、和弦表、每个节拍的音型元结构表以及每个节拍的节奏替换表等。

技术总结

本发明涉及钢琴伴奏技术领域，具体为一种声乐演唱用钢琴自动伴奏方法，包括如下步骤：确定目标声乐类型并调取相同类型的样本乐曲谱例，基于目标声乐类型抽取相同类型的样本乐曲谱例；样本总体信息提取，提取样本乐曲谱例钢琴伴奏歌曲的音高、节拍、速度、作者以及调式等；样本分割，以音高为单位将样本乐曲谱例分割为音型元结构，并获取任一一组样本乐曲谱例的特征数据作为原始音型建立数据库；训练样本，对分割后的样本乐曲谱例进行训练，并将样本乐曲谱例中出现但是数据库中没有的音型元结构录入收据库；训练目标声乐，提取目标声乐信息，并进行歌曲观察分割，同时进行训练，生成钢琴伴奏。钢琴伴奏。钢琴伴奏。