Optimal Design of Pitch Adjustment in AI Models for Opera Vocal Interpretation Based on Support Vector Regression
Notice bibliographique
Résumé
Since the 21st century, the rapid development of artificial intelligence technology, artificial intelligence in many fields have achieved remarkable research results and applications, the integration of AI technology and music has also gradually become an emerging research field.In this paper, first of all, the generation principle of vocal interpretation AI model is studied, in order to realize the digital conversion of vocal interpretation this paper constructs a converter model so as to facilitate the application of artificial intelligence algorithm model.In this paper, in order to match the generated opera vocal music with the given opera performance background, the rhythmic relationship between opera and vocal interpretation is established, and the relationship between motion salience and note intensity is constructed.On this basis, the generator model is changed to a model with a loop structure, and the music theory is mathematically modeled to propose an adversarial network model based on improved multi-track sequence generation.Finally, for the prediction problem in the vocal interpretation AI model, this paper is optimized based on support vector regression.Through empirical analysis, the improved model in this paper has a smaller gap with the real dataset on the metrics of pitch use, pitch shift, note interval and polyphony rate within the track.Meanwhile, the TD distances of this paper's improved model on the three datasets are 0.655, 0.784, and 0.685, respectively, which is the smallest in the experimental data, and the quality of the improved model's vocal music generation is excellent.The pitch distribution of this paper's improved model and the original vocal data basically match, indicating that this paper's model has better effect on pitch adjustment.In addition, the improved model of this paper generates vocal music with better musicality effect, which has higher musicality while avoiding the generation of more invalid notes.The research work of the paper proves the feasibility of the AI model for opera vocal interpretation and provides a new solution for the current field of vocal music generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».