大语言模型驱动的音乐自动编配模型的研究

计算机学院（国家示范性软件学院）

Research on Automatic Music Arrangement Model Driven by Large Language Models

本项目将开发一个用户友好的Web应用程序，结合基于Transformer架构的旋律自动伴奏模型和现代大语言模型（Ollama框架+Qwen2-1.5b），通过开放的API接口，实时生成高质量的个性化音乐伴奏。用户可以通过自然语言指令和MIDI文件输入来生成多种风格和情感表达的伴奏。项目将通过持续的用户反馈和系统迭代，不断优化模型和提升用户体验。项目将实现高效且专业的伴奏生成，确保生成时间不超过1分钟，音乐性和情感表达较好。系统在高并发情况下保持稳定，并兼容多设备使用。大语言模型的自然语言理解准确率较高，确保能够准确解析用户的需求并生成相应的伴奏特征。通过优化Transformer模型和大语言模型的结合方式，提升伴奏生成的效率和质量。