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摘要
音乐在旋律与和弦之间有复杂的匹配关系，音乐重构是长时间序列生成的算法研究。通过计算多轨道音乐序列的音乐频谱质心，使用栈式自编码器(SAE)对频谱质心较高的音乐进行音符特征提取，将音乐特征输入长短期记忆循环神经网络(LSTM),构建多轨道音乐重构模型。分析重构音乐的和谐度和音符分布均方误差，结果表明该方法好于单独LSTM网络重构方法。设计受试者焦虑状态测评实验，分析播放重构音乐前后受试者的焦虑程度，从而验证生成重构的音乐可以有效减压。
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单位长春理工大学; 电子信息工程学院
