和弦预测方法、系统、计算机可读存储介质及乐器与流程

阅读：评论：0

1.本发明属于音乐人工智能技术领域，涉及一种预测方法和系统，特别是涉及一种和弦预测方法、系统、计算机可读存储介质及乐器。

背景技术：

2.自动伴奏技术是电子琴和其他一些乐器的标配。在演奏电子琴时，右手负责演奏旋律，左手负责控制和弦。但是这个对用户要求用户懂得和弦，知道怎样的右手该配上怎样的左手和弦，并且还能左右手协调地进行配合演奏。形成一定的门槛。
3.自动编配和弦之前有过一些研究机构做过非实时的方案，即当你整首乐曲演奏完毕后，为你编配每个小节的和弦。由于一个和弦，需要在每个小节初始的时候就被决定，而实时演奏时，并不知道这个小节将会演奏什么内容，只能知道小节开始演奏的第一个音。所以对于实时编配自动和弦，也称为和弦预测。一直被认为是不可能的任务，一直是一项空白。
4.因此，如何提供一种和弦预测方法、系统、计算机可读存储介质及乐器，以解决现有技术在用户演奏或演唱一个旋律的时候，无法为用户实时编配一个合理而动听的和弦背景，导致大幅降低需具有自动伴奏功能的乐器编曲，创作等任务的门槛，用户体验感差等缺陷，实已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

5.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种和弦预测方法、系统、计算机可读存储介质及乐器，用于解决现有技术在用户演奏或演唱一个旋律的时候，无法为用户实时编配一个合理而动听的和弦背景，导致大幅降低需具有自动伴奏功能的乐器编曲，创作等任务的门槛，用户体验感差的问题。
6.为实现上述目的及其他相关目的，本发明一方面提供一种和弦预测方法，包括：待感应到演奏曲目时，读取该曲目的音符信息；所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态；检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态；若否，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处的步骤。
7.于本发明的一实施例中，所述检测是否演奏至该曲目的特定时刻处的步骤包括：获取和弦转移概率模型和音符概率分布模型；所述和弦转移概率模型和音符概率分布模型通过音符信息的训练数据和和弦信息的训练数据训练所得；其中，所述和弦转移概率模型用于在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻和弦状态为sj的概率值；和弦状态si和sj属于和弦状态集合；所述音符概率分布模型用于在已知当前时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻音符状态为vj的概率值；音符状态vj属于音符状态集合。
8.于本发明的一实施例中，所述和弦转移概率模型为包括n行和n列的和弦转移概率矩阵；所述音符概率分布模型为包括n行和m列的音符概率分布矩阵；m为音符数，n为和弦
数。
9.于本发明的一实施例中，n为大于等于3的正整数；m为大于等于7的正整数。
10.于本发明的一实施例中，所述根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态的步骤还包括：利用所述音符概率分布矩阵，计算在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻音符状态为vj的概率值；计算当前时刻和弦状态为sj的概率值；根据在已知前一时刻和弦状态为si，以及当前时刻音符状态为vj的条件下及当前时刻和弦状态为sj的概率值，计算当前时刻和弦状态为si的预测概率值；根据预测概率值触发与之对应的和弦状态。
11.于本发明的一实施例中，当前时刻和弦状态为sj的概率值是根据所述和弦转移概率矩阵和前一时刻和弦状态为si的概率值计算得到。
12.本发明另一方面提供一种和弦预测系统，包括：读取模块，用于待感应到演奏曲目时，读取该曲目的音符信息；所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态；预测模块，用于检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态；若否，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处。
13.于本发明的一实施例中，所述和弦预测系统还包括存储模块，用于存储和弦转移概率模型和音符概率分布模型；所述和弦转移概率模型和音符概率分布模型通过音符信息的训练数据和和弦信息的训练数据训练所得；其中，所述和弦转移概率模型用于在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻和弦状态为sj的概率值；和弦状态si和sj属于和弦状态集合；所述音符概率分布模型用于在已知当前时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻音符状态为vj的概率值；音符状态vj属于音符状态集合。
14.本发明又一发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述和弦预测方法。
15.本发明最后一方面提供一种乐器，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述乐器执行所述和弦预测方法。
16.如上所述，本发明所述的和弦预测方法、系统、计算机可读存储介质及乐器，具有以下有益效果：
17.本发明所述和弦预测方法、系统、计算机可读存储介质及乐器可以在用户演奏或演唱一个旋律的时候，实时为用户自动实时预测一个合理而动听的和弦背景，大幅降低电子琴等具有自动伴奏功能乐器，编曲，创作等任务的门槛，提高乐器的使用体验，进而扩展人的和弦思维广度。
附图说明
18.图1显示为本发明的和弦预测方法于一实施例中的流程示意图。
19.图2显示为本发明的和弦预测系统于一实施例中的原理结构示意图。
20.图3显示为本发明的乐器于一实施例中的原理结构示意图。
21.元件标号说明
22.2和弦预测系统
20存储模块21第一读取模块22第二读取模块23预测模块24合成模块3乐器31键盘感应器32信号接收器33处理器34存储器s11～s15步骤
具体实施方式
23.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
24.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
25.实施例一
26.本实施例提供一种和弦预测方法，包括：
27.待感应到演奏该曲目时，读取该曲目的音符信息；所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态；
28.检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态；若否，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处的步骤。。
29.以下将结合图示对本实施例所提供的和弦预测方法进行详细描述。本实施例所述和弦预测方法应用于具有自动伴奏功能的乐器。在执行本实施例所述和弦预测方法之前时，还需在乐曲库中读取每一曲目的音符信息和和弦信息。所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态o
t
。o
t
代表第t时刻的音符状态值。对每个t,o
t
∈v。v表示音符状态的集合v＝v1,v2,v3,...,vm。
30.在本实施例中，将音符状态认为是观测状态，观测状态的集合有12个可能，为防止和和弦名混淆，用唱名来标注。12个音符分别为，do,#do,re,#re,mi,fa,#fa,so,#so,la,#la,ti依次进行编号为1～12，则状态的集合为{1,2,
…
,12}。
31.在本实施例中，读取每一曲目的小节切换处和弦信息，具体地，切换和弦时刻前后50ms内开启的新音符，或者正在持续的音符。例如，读取该歌曲与和弦对应的音符信息，获
取到如表1所示的音符和和弦信息。
32.表1：音符和和弦信息的示例
[0033][0034][0035]
利用获取的训练数据库，反复使用hmm模型的前后向baum-welch算法，即可计算出和弦转移概率矩阵a，音符概率分布矩阵b和和弦初始分布π＝π1,π2,π3,.....πn。baum-welch算法可使用标准hmm工具箱htk调用进行。
[0036]
请参阅图1，显示为和弦预测方法于一实施例中的流程示意图。如图1所示，所述和弦预测方法具体包括以下步骤：
[0037]
s11，待感应到演奏曲目时，读取该曲目的音符信息。所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态o
t
。o
t
代表第t时刻的音符状态值。对每个t,o
t
∈v。
[0038]
s12，获取和弦转移概率模型、音符概率分布模型及初始概率分布。在本实施例中，所述和弦转移概率模型和音符概率分布模型通过音符信息的训练数据和和弦信息的训练数据训练所得。
[0039]
其中，所述和弦转移概率模型用于在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻和弦状态为sj的概率值；和弦状态si和sj属于和弦状态集合。
[0040]
于本实施例中，所述和弦转移概率模型为包括n行和n列的和弦转移概率矩阵a(其中，n为和弦数，n为大于等于3的正整数)。在本实施例中，n＝24。
[0041]
其中，a＝a
11
,a
12
,a
13
,...,a
ij
..,a
nn
，a
ij
是指在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，当前时刻和弦状态为sj的概率值p。
[0042]
具体地，a
ij
＝p(q
t
＝sj|q
t-1
＝si)，即在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，当前时刻和弦状态为sj的概率值。其中，q
t
代表第t时刻的和弦状态值。对每个t,q
t
∈s。s表示和弦状态的集合s＝s1,s2,s3,.....,sn。
[0043]
在本实施例中，将和弦状态认为是隐状态。和弦状态包括12个大三和弦(c,#c,d,#d,e,f,#f,g,#g,a,#a,b)和12个小三和弦(cm,#cm,dm,#dm,em,fm,#fm,gm,#gm,am,#am,bm)。24种和弦分别标注上数字1～24，则q1～q24分别对应1～24。
[0044]
所述音符概率分布模型用于在已知当前时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻音符状态为vj的概率值；音符状态vj属于音符状态集合。
[0045]
于本实施例中，所述音符概率分布模型为包括n行和m列的音符概率分布矩阵(其中，n为和弦数，m为音符数，n为大于等于3的正整数，m为大于等于7的正整数)。在本实施例中，n＝24，m＝12。
[0046]
其中，b＝b
11
,b
12
,b
13
,...,b
ij
..,b
nm
，b
ij
是指在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻音符状态q
t
为vj的概率值p。
[0047]
具体地，b
ij
＝p(o
t
＝vj|q
t
＝si)，即在已知当前时刻和弦状态为si的条件下，计算
当前时刻音符状态o
t
为vj的概率值p。
[0048]
初始概率分布π＝π1,π2,π3,.....πn指系统第一个时刻的各个状态的概率分布。
[0049]
利用s11获取的训练数据库，反复使用hmm模型的前后向baum-welch算法，即可计算出和弦转移概率矩阵a，音符概率分布矩阵b和和弦初始分布π＝π1,π2,π3,.....πn。baum-welch算法可使用标准hmm工具箱htk调用进行。
[0050]
s13，检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则执行s14；若否，返回s13，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处。该特定时刻，可以事先设定，也可以根据弹奏的节奏、演奏者的动作触发等确定，例如每间隔固定时间、小节切换处、音符输入或输出的时刻、弹奏者脚踩踏板按钮的时刻等。
[0051]
s14，根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态。
[0052]
所述s14包括以下步骤：
[0053]
s141，利用所述音符概率分布矩阵b，计算在已知当前时刻和弦状态q
t
为si的条件下，计算当前时刻音符状态o
t
为vj的概率值
[0054]
在本实施例中，
[0055]
s142，计算当前时刻和弦状态为sj的概率值，即p(q
t
＝sj)。
[0056]
在本实施例中，当前时刻和弦状态q
t
为sj的概率值是根据所述和弦转移概率矩阵a和上一时刻和弦状态为si的概率值p(q
t-1
＝si)计算得到。
[0057]
具体地，
[0058]
s143，根据在已知前一时刻和弦状态为si，以及当前时刻音符状态为vj的条件下，及当前时刻和弦状态为sj的概率值，计算已知当前时刻演奏的音符状态o
t
＝vj，同时当前时刻和弦状态为si(s小于k，k是什么呢？)的预测概率值。
[0059]
具体地，已知初始时刻演奏的音符状态o
t
＝vj，同时初始时刻和弦状态为si的预测概率值为p(q
t
＝si,o
t
＝vj)＝b
ij
πi。
[0060]
接着，已知第二时刻演奏的音符状态o
t
＝vj，同时第二时刻和弦状态为si的预测概率值为
[0061]
其中，
[0062]
依次类推，预测概率值其中，
[0063]
s144，根据预测概率值p(q
t
＝si,o)，触发与之对应的和弦状态，就达到了动态而丰富人性化的实时和弦编配。
[0064]
s15，将预测的当前时刻和弦和当前时刻的音符进行音合成。
[0065]
本实施例所述和弦预测方法可以在用户演奏或演唱一个旋律的时候，实时为用户自动实时预测一个合理而动听的和弦背景，大幅降低电子琴等具有自动伴奏功能乐器，编
曲，创作等任务的门槛，提高乐器的使用体验，进而扩展人的和弦思维广度。
[0066]
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述和弦预测方法。
[0067]
本领域普通技术人员可以理解计算机可读存储介质：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0068]
实施例二
[0069]
本实施例提供一种和弦预测系统，包括：
[0070]
读取模块，用于待感应到演奏曲目时，读取该曲目的音符信息；所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态；
[0071]
预测模块，用于检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态；若否，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处。
[0072]
以下将结合图示对本实施例所提供的和弦预测系统进行详细描述。请参阅图2，显示为和弦预测系统于一实施例中的原理结构示意图。如图2所示，所述和弦预测系统2包括存储模块21、读取模块22、预测模块23及合成模块24。
[0073]
所述存储模块21用于存储和弦转移概率模型和音符概率分布模型。在本实施例中，所述和弦转移概率模型和音符概率分布模型通过音符信息的训练数据和和弦信息的训练数据训练所得。
[0074]
其中，所述和弦转移概率模型用于在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻和弦状态为sj的概率值；和弦状态si和sj属于和弦状态集合；所述音符概率分布模型用于在已知当前时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻音符状态为vj的概率值；音符状态vj属于音符状态集合。所述和弦转移概率模型为包括n行和n列的和弦转移概率矩阵(其中，n为和弦数，n为和弦数)。在本实施例中，n＝24；所述音符概率分布模型为包括n行和m列的音符概率分布矩阵(其中，n为和弦数，m为音符数，n为大于等于3的正整数，m为大于等于7的正整数)。在本实施例中，n＝24，m＝12。n为12个大三和弦和12个小三和弦；m为12个唱音。
[0075]
所述读取模块22用于待感应到演奏曲目时，读取该曲目的音符信息；所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态o
t
。o
t
代表第t时刻的音符状态值。对每个t,o
t
∈v。v表示音符状态的集合v＝v1,v2,v3,...,vm。
[0076]
在本实施例中，将音符状态认为是观测状态，观测状态的集合只有12个可能，为防止和和弦名混淆，用唱名来标注。12个音符分别为，do,#do,re,#re,mi,fa,#fa,so,#so,la,#la,ti依次进行编号为1～12，则状态的集合为{1,2,
…
,12}。
[0077]
在本实施例中，读取该曲目的特定时刻处的音符信息，具体地，切换和弦时刻前后50ms内开启的新音符，或者正在持续的音符。
[0078]
与所述存储模块21、所述读取模块22连接的预测模块23预测模块，用于检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态；若否，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处。
[0079]
具体地，所述预测模块22获取和弦转移概率模型和音符概率分布模型，利用所述音符概率分布矩阵，计算在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，计算当前时刻音符状态为vj的概率值；计算当前时刻和弦状态为sj的概率值；根据在已知前一时刻和弦状态为si的条件下，以及当前时刻音符状态为vj的条件下及当前时刻和弦状态为sj的概率值，计算已知当前时刻演奏的音符状态，同时当前时刻和弦状态为si的预测概率值；根据预测概率值触发与之对应的和弦状态。其中，当前时刻和弦状态为sj的概率值是根据所述和弦转移概率矩阵和上一时刻和弦状态为si的概率值计算得到。
[0080]
与所述第二读取模块22和所述预测模块23连接的所述合成模块24用于将预测的当前时刻和弦和当前时刻的音符进行音合成。
[0081]
需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现，也可以全部以硬件的形式实现，还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如：x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现。此外，x模块也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)，一个或多个微处理器(digital singnal processor，简称dsp)，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)等。当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，如中央处理器(central processing unit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。
[0082]
实施例三
[0083]
本实施例提供一种乐器，请参阅图3，显示为乐器于一实施例中的原理结构示意图。如图3所示，所述乐器3包括：键盘感应器31，与所述键盘感应器31连接的信号接收器32，与所述信号接收器32连接的处理器33及与所述处理器连接的存储器34。
[0084]
其中，所述键盘感应器用于接收演奏信号，通过所述信号接收器接收至所述处理器中。所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述乐器执行上述和弦预测方法各个步骤。
[0085]
上述提到的系统总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0086]
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0087]
本发明所述的和弦预测方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。
[0088]
本发明还提供一种和弦预测系统，所述和弦预测系统可以实现本发明所述的和弦预测方法，但本发明所述的和弦预测方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的和弦预测系统的结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本发明的保护范围内。
[0089]
综上所述，本发明所述和弦预测方法、系统、计算机可读存储介质及乐器可以在用户演奏或演唱一个旋律的时候，实时为用户自动实时预测一个合理而动听的和弦背景，大幅降低电子琴等具有自动伴奏功能乐器，编曲，创作等任务的门槛，提高乐器的使用体验，进而扩展人的和弦思维广度。本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
[0090]
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

技术特征：

1.一种和弦预测方法，其特征在于，包括：待感应到演奏曲目时，读取该曲目的音符信息；所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态；检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态；若否，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处的步骤。2.根据权利要求1所述的和弦预测方法，其特征在于，所述和弦预测方法还包括：获取和弦转移概率模型和音符概率分布模型；所述和弦转移概率模型和音符概率分布模型通过音符信息的训练数据和和弦信息的训练数据训练所得；其中，所述和弦转移概率模型用于在已知前一时刻和弦状态为s
i
的条件下，计算当前时刻和弦状态为s
j
的概率值；和弦状态s
i
和s
j
属于和弦状态集合；所述音符概率分布模型用于在已知当前时刻和弦状态为s
i
的条件下，计算当前时刻音符状态为v
j
的概率值；音符状态v
j
属于音符状态集合。3.根据权利要求2所述的和弦预测方法，其特征在于，所述和弦转移概率模型为包括n行和n列的和弦转移概率矩阵；所述音符概率分布模型为包括n行和m列的音符概率分布矩阵；m为音符数，n为和弦数。4.根据权利要求3所述的和弦预测方法，其特征在于，n为大于等于3的正整数；m为大于等于7的正整数。5.根据权利要求3所述的和弦预测方法，其特征在于，所述根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态的步骤还包括：利用所述音符概率分布矩阵，计算在已知前一时刻和弦状态为s
i
的条件下，计算当前时刻音符状态为v
j
的概率值；计算当前时刻和弦状态为s
j
的概率值；根据在已知前一时刻和弦状态为s
i
，以及当前时刻音符状态为v
j
的条件下及当前时刻和弦状态为s
j
的概率值，计算当前时刻和弦状态为s
i
的预测概率值；根据预测概率值触发与之对应的和弦状态。6.根据权利要求5所述的和弦预测方法，其特征在于，当前时刻和弦状态为s
j
的概率值是根据所述和弦转移概率矩阵和前一时刻和弦状态为s
i
的概率值计算得到。7.一种和弦预测系统，其特征在于，包括：读取模块，用于待感应到演奏曲目时，读取该曲目的音符信息；所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态；预测模块，用于检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态；若否，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处。8.根据权利要求7所述的和弦预测系统，其特征在于，所述和弦预测系统还包括存储模块，用于存储和弦转移概率模型和音符概率分布模型；所述和弦转移概率模型和音符概率分布模型通过音符信息的训练数据和和弦信息的训练数据训练所得；
其中，所述和弦转移概率模型用于在已知前一时刻和弦状态为s
i
的条件下，计算当前时刻和弦状态为s
j
的概率值；和弦状态s
i
和s
j
属于和弦状态集合；所述音符概率分布模型用于在已知当前时刻和弦状态为s
i
的条件下，计算当前时刻音符状态为v
j
的概率值；音符状态v
j
属于音符状态集合。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述和弦预测方法。10.一种乐器，其特征在于，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述乐器执行如权利要求1至6中任一项所述和弦预测方法。

技术总结

本发明提供一种和弦预测方法、系统、计算机可读存储介质及乐器，所述和弦预测方法包括：待感应到演奏曲目时，读取该曲目的音符信息；所述音符信息包括与时间序列对应的音符状态；检测是否演奏至该曲目的特定时刻处；若是，则根据前一时刻输出的和弦状态和当前时刻演奏的音符状态，预测当前时刻的和弦状态；若否，继续检测是否演奏至该曲目的特定时刻处的步骤。本发明可以在用户演奏或演唱一个旋律的时候，实时为用户自动实时预测一个合理而动听的和弦背景，大幅降低电子琴等具有自动伴奏功能乐器，编曲，创作等任务的门槛，提高乐器的使用体验。体验。体验。