一种基于ViT-LSTM模型的音乐生成方法

本发明提出一种基于ViT‑LSTM模型的音乐生成方法，解决了生成的音乐作品性能极大地依赖训练数据的质量和多样性的问题。包括以下步骤：步骤一、将MIDI格式的音乐数据转换成one‑hot编码，形成独立的属性序列，并将编码后的序列数据划分为训练样本和标签，用于预测未来音符；步骤二、构建ViT‑LSTM模型，并将步骤一中生成的序列数据输入模型进行训练，最终获得能够生成音乐序列的深度学习模型；步骤三、利用步骤二构建的ViT‑LSTM模型生成音乐序列，并将音乐序列转换为MIDI文件。