| Title | 音乐风格迁移方法、模型训练方法、装置和存储介质 |
| Author | |
| First Inventor | 郑锋
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| Original applicant | 南方科技大学
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| First applicant | 南方科技大学
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| Address of First applicant | 518055 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号
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| Current applicant | 南方科技大学
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| Address of Current applicant | 518055 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| First Current Applicant | 南方科技大学
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| Address of First Current Applicant | 518055 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| Application Number | CN202011046519.5
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| Application Date | 2020-09-29
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| Open (Notice) Number | CN112216257B
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| Date Available | 2023-08-15
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| Publication Years | 2023-08-15
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| Status of Patent | 授权
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| Legal Date | 2023-08-15
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| Subtype | 授权发明
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| SUSTech Authorship | First
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| Abstract | 本发明公开了一种音乐风格迁移方法、模型训练方法、装置和存储介质，模型训练方法包括获取训练样本；根据训练样本和噪声样本获取生成器和鉴别器；将训练样本输入到生成器中，得到伪样本；将训练样本和伪样本输入到鉴别器中，获取生成损失和对比损失；将伪样本输入到生成器中，得到重建样本；计算训练样本和重建样本的重建损失；将干扰域样本和伪样本输入到鉴别器中，获取鉴别损失；利用梯度下降法，通过生成损失、对比损失、重建损失和鉴别损失训练生成器和鉴别器。通过将目标域对比损失运用到音频领域以提取并学习目标域的高级特征，实现将音乐风格迁移到不同音乐域的目标，大大降低了音乐风格迁移的训练成本。 |
| Other Abstract | 本发明公开了一种音乐风格迁移方法、模型训练方法、装置和存储介质，模型训练方法包括获取训练样本；根据训练样本和噪声样本获取生成器和鉴别器；将训练样本输入到生成器中，得到伪样本；将训练样本和伪样本输入到鉴别器中，获取生成损失和对比损失；将伪样本输入到生成器中，得到重建样本；计算训练样本和重建样本的重建损失；将干扰域样本和伪样本输入到鉴别器中，获取鉴别损失；利用梯度下降法，通过生成损失、对比损失、重建损失和鉴别损失训练生成器和鉴别器。通过将目标域对比损失运用到音频领域以提取并学习目标域的高级特征，实现将音乐风格迁移到不同音乐域的目标，大大降低了音乐风格迁移的训练成本。 |
| CPC Classification Number | G10H1/0025
; G10H1/00
; G06N20/00
; G10H2210/155
; G10H2210/036
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| IPC Classification Number | G10H1/00
; G06N20/00
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| INPADOC Legal Status | （+PATENT GRANT）[2023-08-15][CN]
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| INPADOC Patent Family Count | 1
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| Extended Patent Family Count | 1
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| Priority date | 2020-09-29
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| Patent Agent | 常柯阳
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| Agency | 广州嘉权专利商标事务所有限公司
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| URL | [Source Record] |
| Data Source | PatSnap
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| Document Type | Patent |
| Identifier | http://kc.sustech.edu.cn/handle/2SGJ60CL/562742 |
| Department | Department of Computer Science and Engineering |
| Recommended Citation GB/T 7714 |
郑锋,刘航晨,宋轩,等. 音乐风格迁移方法、模型训练方法、装置和存储介质[P]. 2023-08-15.
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