本發(fā)明涉及信息，尤其涉及一種面向aigc大模型應用的古典音樂語義提取方法。
背景技術：
1、在人工智能生成內容(aigc)領域，古典音樂作為一種蘊含豐富情感與文化內涵的藝術形式，其語義提取對提升大模型的藝術創(chuàng)作能力具有關鍵意義。通過將古典音樂的語義特征遷移至文學、繪畫等跨模態(tài)創(chuàng)作，aigc模型能夠生成更具藝術性和情感深度的內容。然而，現有方法在古典音樂語義提取方面存在顯著局限。許多解決方案依賴于音符序列或和弦結構的表面特征分析，難以捕捉音樂中抽象的情感、風格和結構等深層語義，導致模型生成的藝術內容缺乏文化內涵和情感共鳴。此外，現有方法通常將音樂元素與語義特征緊密耦合，限制了語義在跨模態(tài)應用中的靈活遷移。
2、核心挑戰(zhàn)在于實現古典音樂語義的獨立表征與解耦提取。首先，情感語義的抽象性使其難以從具體的音符和節(jié)奏中剝離，現有技術往往無法準確區(qū)分音樂的情感表達與表面音素的關系。其次，音樂結構的復雜性增加了語義解耦的難度，例如主題變奏和調性變化如何獨立表達為可遷移的語義特征。第三，風格語義的多樣性要求提取方法能夠適應不同作曲家和歷史時期的音樂特征，而現有模型通常缺乏這種泛化能力。這些未解決的技術因素導致語義提取精度不足，限制了aigc模型在跨模態(tài)創(chuàng)作中的應用潛力。
3、因此，如何將古典音樂中的情感、結構和風格等語義元素從音符、和弦等表面特征中解耦，形成獨立且可遷移的語義表征，成為面向aigc大模型應用的古典音樂語義提取方法的關鍵問題。
技術實現思路
1、本發(fā)明公開了一種面向aigc大模型應用的古典音樂語義提取方法，以解決現有技術的上述以及其他潛在問題中任一問題。
2、為了解決上述技術問題，本發(fā)明的技術方案是：一種面向aigc大模型應用的古典音樂語義提取方法，該方法具體包括以下步驟：
3、從古典音樂音頻中獲取時頻特征序列，采用短時傅里葉變換生成頻譜圖，得到包含音高、節(jié)奏和音色的第一特征集；
4、針對第一特征集，采用卷積神經網絡提取局部時頻模式，生成包含音符和和弦相關性的第二特征集；
5、若第二特征集與預設的情感標簽集的相關性低于閾值，則通過注意力機制增強情感相關特征權重，得到情感增強的第三特征集；
6、從第三特征集中獲取主題變奏和調性變化特征，采用循環(huán)神經網絡建模時間序列依賴，生成結構化的第四特征集；
7、針對第四特征集，采用變分自編碼器解耦情感和結構語義，生成獨立的第五特征集；
8、若第五特征集的風格分類準確率低于預設閾值，則通過對抗網絡學習不同作曲家風格特征，得到適配風格的第六特征集；
9、從第六特征集中提取可遷移語義表征，采用遷移學習方法映射至文學和繪畫模態(tài)，生成跨模態(tài)的第七特征集；
10、通過第七特征集驅動生成模型，采用擴散模型生成文學文本或繪畫圖像，得到最終藝術創(chuàng)作內容；
11、若生成內容的藝術性評分低于預設閾值，則通過強化學習優(yōu)化生成模型參數，得到優(yōu)化的藝術創(chuàng)作內容。
12、本發(fā)明實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：
13、本發(fā)明公開了一種基于古典音樂的跨模態(tài)藝術創(chuàng)作方法，通過多階段特征提取和增強，實現從音頻到文學和繪畫的藝術轉化。首先，對音頻進行時頻分析，提取音高、節(jié)奏等特征，再利用深度學習模型捕捉音符和和弦關系。隨后，通過注意力機制增強情感特征，并用循環(huán)神經網絡建模音樂結構。接著，采用變分自編碼器和對抗網絡分離情感、結構和風格特征。最后，利用遷移學習將音樂特征映射至文學和繪畫領域，并通過擴散模型生成相應的藝術作品。若生成結果不佳，則應用強化學習進行優(yōu)化。本發(fā)明實現了音樂與其他藝術形式的智能融合，為跨模態(tài)藝術創(chuàng)作提供了新的技術路徑。
1.一種面向aigc大模型應用的古典音樂語義提取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從古典音樂音頻中獲取時頻特征序列，采用短時傅里葉變換生成頻譜圖，得到包含音高、節(jié)奏和音色的第一特征集，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對第一特征集，采用卷積神經網絡提取局部時頻模式，生成包含音符和和弦相關性的第二特征集，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述若第二特征集與預設的情感標簽集的相關性低于閾值，則通過注意力機制增強情感相關特征權重，得到情感增強的第三特征集，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從第三特征集中獲取主題變奏和調性變化特征，采用循環(huán)神經網絡建模時間序列依賴，生成結構化的第四特征集，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對第四特征集，采用變分自編碼器解耦情感和結構語義，生成獨立的第五特征集，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述若第五特征集的風格分類準確率低于預設閾值，則通過對抗網絡學習不同作曲家風格特征，得到適配風格的第六特征集，包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從第六特征集中提取可遷移語義表征，采用遷移學習方法映射至文學和繪畫模態(tài)，生成跨模態(tài)的第七特征集，包括：
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過第七特征集驅動生成模型，采用擴散模型生成文學文本或繪畫圖像，得到最終藝術創(chuàng)作內容，包括：
10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述若生成內容的藝術性評分低于預設閾值，則通過強化學習優(yōu)化生成模型參數，得到優(yōu)化的藝術創(chuàng)作內容，包括：