CN114998984B 一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法 （西南科技大学）_第1页
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文档简介

YufeiGao等.MusictoDance:GenerationBasedonMulti-Feature一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈本发明公开一种基于多特征融合策略的音2所述特征提取过程由结构提取器、风格提取器和节拍提取器构成；2.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征对所获得的多个音频单元进行组合获得音频序列。3.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征4.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征将姿态动作分别输入连贯性判别器和风格判别器，连贯性判别5.根据权利要求4所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征6.根据权利要求4所述的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法，其特征3[0004]现在更多的是使用神经网络来生成3D动作，像RNN这样的自回归模型理论上可以自然现象。分阶段的神经网络和它的变体通过在每个阶段调整网络权重解决了这个问题。4[0020]进一步的是，所述姿态生成器采用基于GAN的图像生成网络，包括姿态特征生成[0024]进一步的是，网络在姿势生成过程中基于GAN的图像生成网络来生成表示姿势的[0031]本发明使用连续性判别器和风格判别器两个判别器分别就时间维度和空间维度5[0032]图1为本发明的一种基于多特征融合策略的音乐生成舞蹈姿势方法的原理示意[0035]在本实施例中，本发明提出一种基于多特征融合策略的过LSTM网络之后使用注意力机制处理来得6

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