基于深度强化学习的和声自动生成算法

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摘 要：机器自动作曲是人工智能和作曲理论结合的交叉研究领域。自动作曲算法旨在辅助使用者进行音乐创作，帮助使用者减少工作量或是提供灵感。面对当代音乐创作需求，现有的自动作曲方法无法有效表达音乐特征，生成的和声缺乏音乐结构，无法满足当代音乐创作多样性的要求。针对上述不足，提出了一种基于深度强化学习（ＤｅｅｐＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＲＬ）与和声量化的和声自动生成（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｈａｒｍｏｎｙ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＲＬ，ＡＨＧ-ＤＲＬ）算法。（剩余2291字）