随着短视频平台的普及,越来越多的互联网用户选择通过短视频的方式来分享自己生活中的点点滴滴。背景音乐作为短视频不可或缺的组成部分,在烘托视频氛围,表达用户情感方面有着十分重要的作用。然而,目前短视频平台的背景音乐常涉及版权问题,许多背景音乐被反复使用,缺少新意。现有的音乐生成算法又多聚焦于直接生成音乐,难以根据用户需求生成不同情感、不同主题的音乐。在生成多音轨音乐时也存在生成的音乐时长较短,算法难以处理音乐的长期结构等问题。为此,本课题设计并实现了一个简单易用的用于生成多音轨背景音乐的平台。用户可借助此平台自由地生成和下载所需情感风格及长度的音乐。本文将生成音乐的工作分为两步。首先,就生成单音轨的主旋律音乐的问题,本文分析了原始LSTM网络及Lookback机制的优缺点。在此基础上为了引入音乐长时间结构上的信息和不同音乐情感风格的特征而提出了 LB-Attention模型,并在模型中加入了音符定位信息及注意力机制。之后,就基于主旋律生成对应的伴奏音乐的问题,本文分析了现有生成多音轨音乐的多种方法,提出了编码器-解码器结构的伴奏生成模型,借此引入主旋律序列的特征及各伴奏音轨的轨间信息。最后,本文在背景音乐生成模型的基础上实现了在线生成背景音乐的平台,为用户提供了简洁明了的交互界面。本文通过理论分析说明了模型改进的思路与要点。通过与现有各算法模型在数据指标和人工测评方面的对比实验,表明本文模型能够在短视频背景音乐的应用场景下取得较好的生成效果。通过平台,用户也可以便捷地设定音乐生成参数,并在线试听、下载使用生成的背景音乐。