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文档摘要

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基于深度学习的自动作曲与风格迁移系统设计

第一章绪论

1.1设计背景与问题分析

1.1.1领域发展现状

音乐科技作为音乐学与计算机科学的交叉领域，正经历以人工智能为核心的深刻变革。传统算法作曲依赖于预定义的规则与模板，虽在特定风格（如古典和声）上表现稳定，但创造力受限，难以捕捉音乐的复杂性与情感流动性。近年来，深度学习技术的突破为音乐生成开辟了新路径。尤其是以Transformer为代表的序列模型，凭借其强大的长程依赖建模能力和并行计算优势，在自然语言处理领域取得巨大成功后，被迅速引入音乐符号序列的建模中。以MusicTransformer、MuseN