人工智能作曲移动端应用【附代码】

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数字音乐的快速发展为音乐创作带来了新的机遇与挑战。音乐创作传统上需要作曲家具备丰富的理论知识与实践经验，然而对于许多普通人而言，创作完整的音乐作品仍然是一项艰巨的任务。为了让音乐创作变得更加普及，本文基于数字音乐技术，采用人工智能作曲的方法，设计并开发了一款移动端应用，旨在帮助普通用户创作完整的歌曲。

一、应用功能设计

本应用允许用户通过简单的操作进行音乐创作。用户只需输入一小段旋律，或者通过语音输入哼唱的方式，系统便会自动生成后续的旋律与和弦伴奏。这样的设计大大降低了音乐创作的门槛，使得不具备专业音乐知识的用户也能参与到音乐创作中来。应用还包括用户管理、作品收藏、音乐播放等多种功能，提供了一站式音乐创作体验。

二、人工智能作曲算法

为了实现高质量的音乐生成，本文基于先进的转换器模型（Transformer）进行设计。该模型的核心在于能够有效捕捉音符之间的关系。在模型训练中，音符被转换为高维向量，具体地，矩阵展开为512维，每两个音符之间的关联性被精确捕捉。通过引入距离参数，使得模型不仅关注音符之间的顺序关系，还考虑了音符间的物理距离。创新性地，我们在距离参数中加入可训练的指数函数矩阵，这使得模型能够更快地收敛，输出的下一个音符的概率分布精确度也大幅提升。

三、数据集增广方法

为了提高模型的生成能力，数据集的质量至关重要。由于现有的MIDI音乐数据相对较少，仅有1700首作品，本文提出了一种创新的数据集增广方法。该方法通过脚本直接对原始数据集进行处理，修改音高、和弦、速度等属性，成功将数据集扩增至10000余首。通过对增广数据集的测试与评估，结果表明，使用增广数据集显著提高了模型生成音乐的质量，丰富了音乐创作的多样性。

四、音乐作品评价方式

为了确保生成音乐的质量，本文还提出了一种基于MIDI音乐图像进行音乐评分的创新方法。通过图像分类的技术，对生成的音乐进行评分，评估其音色、和声等多维度特征。这种评分方式经过与听众评分的对比验证，显示了良好的可行性与稳定性，并被集成到应用内，便于用户在创作过程中获取即时反馈。

五、苹果应用开发与用户体验

在实际应用开发方面，本文开发了一个功能齐全的人工智能作曲应用。用户可以通过简洁的界面轻松访问各项功能。为了提升用户体验，我们特别设计了一种音符输入方式，用户可以通过哼唱进行语音输入，系统将识别出音高、节奏等信息，并将其转换为对应的音符。这种创新的输入方式，不仅让音乐创作变得更加直观，也为用户提供了全新的创作体验。

num_notes = 100; % 音符数量
notes = randi([60, 72], 1, num_notes); % 随机生成音符（MIDI音高范围）
durations = rand(1, num_notes) * 0.5 + 0.1; % 随机生成时值（0.1到0.6秒）

% 播放生成的音符序列
sound_vector = [];
fs = 44100; % 采样率
for i = 1:num_notes
    t = 0:1/fs:durations(i); % 时间向量
    wave = 0.5 * sin(2 * pi * 440 * 2^((notes(i)-69)/12) * t); % 生成音波
    sound_vector = [sound_vector wave]; % 拼接音波
end

sound(sound_vector, fs); % 播放声音