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《成都理工大学》 2018年
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基于神经网络的歌词生成系统设计与实现

童俊滔  
【摘要】:随着物质条件的不断优化,人们在精神上有了更高的追求。音乐对于人们来说十分重要,同时音乐也是人与生俱来的需求。在歌曲创作中,歌词是相当重要的一部分。歌词的质量在很大程度上决定了歌曲的质量。同时,近年来,神经网络不断发展,在图像、语音、语言上都有着广泛应用。特别是在自然语言处理方面,神经网络相对于传统统计方法能够更好地处理文本信息。由此,本文结合了歌词的相关特性以及神经网络在自然语言处理上的优势,提出了一种可以生成歌词的方法,并加以实现。本文首先介绍了在文本生成上的难点以及该领域中不同方法的优劣性。随后提出了一种可行的歌词生成的方法并加以实现。本文工作主要包括了韵脚、歌词长度、拼音标注、歌词上下文相关性等相关内容。歌词生成中最困难的部分是需要使生成出来的歌词的上下文具有相关性,而传统的统计方法很难做到这点。在自然语言处理领域中,RNNs(Recurrent Neural Networks)的出现对于文本处理来说意义重大。RNNs能够处理不定长的文本内容,同时对于长时序的文本,它也可以尽可能保留最多的信息。由此,RNNs可用于文本信息的压缩。本文利用RNNs的优势设计了一种新的神经网络结构,它可以对文本的上下文相关性进行良好判定,最终的正确率超过了80%。相对于前人的工作来说,本文提出的结构在保证了正确性的同时更具鲁棒性。除此之外,本文还设计了一种标注多音字的神经网络结构,能够快速高效地对多音字进行标注。最终的多音字标注准确率能够达到99%。最后,本文设计并实现了一种功能强大歌词生成系统。在对不同的歌词进行生成之后将质量高的歌词和相对应的质量差的歌词重新输入神经网络使得其能够不断学习歌词的上下文相关性。因此,本系统中的神经网络会得到优化从而产生出质量更高的歌词内容。
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:J614.9;TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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3 蔡剑怀;李茂青;吴顺祥;;RoboCupSoccer中多机器人协作截球策略[J];计算机工程与应用;2010年16期
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【相似文献】
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