Melodic Skeleton Generation Using Simulated Annealing

doi:10.1007/978-981-96-6294-4_8

2026-01-01

PRE

Yu-Cheng Lin

Cheng-Han Wu *

Pimpa Cheewaprakobkit

Yu-Wen Lei

Timothy K. Shih

DOI：10.1007/978-981-96-6294-4_8

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摘要

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基于深度学习技术的音乐生成已成为人工智能的重要应用。为了生成合理悦耳的旋律，基础音乐理论可被融入任何计算机算法。一个重要问题是旋律骨架的生成，它可能是原始旋律的重要组成部分。我们提出使用一种优化技术——模拟退火算法——基于给定旋律计算旋律骨架。为验证可行性，我们开发了一个基于网页的工具（http://140.115.51.218:8889/），允许用户生成两种类型的台湾流行音乐。该网站使用深度学习技术生成主旋律，随后采用本文提出的算法生成复音伴奏作为第二旋律。还包含功能性和弦与打击乐器等附加功能。我们采用两种定量方法评估模拟退火算法的输出结果，其结果验证了可行性。最重要的是，开发的工具已被许多音乐人用于生成实际工业应用案例。

Keyword:

Music generation

Melodic skeleton

Melodic contour

Simulated annealing

Heterophony accompany

Taiwan music

Pop music