当代科技进步的过程中,人工智能正在突飞猛进的发展,人工智能与不同领域结合方面也取得了很大的进展,在智能作曲方面,结合人工智能的主要方法包括:基于人工神经网络的机器学习方法和相关的马尔可夫链、遗传算法和层次结构等。目前智能作曲技术存在主要问题在于,方法过于精确化,技术化,与音乐的模糊思维不完全吻合,输出结果要么可预测性高,要么较为随机,导致音乐的美感度,悦耳度不高。为了使智能作曲的输出结果既不过于杂乱,也不过于单一,以提高输出乐曲的悦耳性,本文提出了一种融合规则和概率模型的智能作曲方法。首先对语料库中的音乐片段进行MIDI特征提取,并辅助相关的基本乐理知识,提取相关数据,解决乐谱的信息表达问题。然后对约束满足问题进行分析,设定不同程度的音高生成规则,根据规则对现有概率模型进行改进,使输出的音高序列符合约束。再次,对语料库中音乐片段进行时值分析,构建节奏的概率模型,进行概率分析,生成符合约束满足的时值序列,以形成节奏。最后将音高序列和时值序列进行融合,生成新的音乐旋律。通过对一定数量的输出音乐作品,进行人工试听实验,结果表明该方法能够提高输出音乐的美感度。该研究在一定程度上解决了生成旋律过于随机和过于单调的问题。