一种数据编码方法、存储介质及其在人工智能大模型领域的应用

本发明涉及音乐数据编码与压缩技术领域，尤其为一种数据编码方法、存储介质及其在人工智能大模型领域的应用，通过以下核心技术手段优化乐器数据编码：合并音符起始与结束事件为包含音符起始与持续时长的单一音符事件；结构化、分层存储轨道与通道信息，避免在每个事件中重复声明；集中存储多个轨道共有的元事件与系统专用消息；对连续音乐事件中未发生变化的参数进行事件级压缩，仅记录差异部分。本发明能够显著减少数据冗余，大幅提高数据存储和传输效率，尤其适用于人工智能音乐生成领域，可有效缩短训练数据序列长度，降低人工智能模型的计算资源消耗和训练成本，提升模型性能，同时也能提高实时演奏数据记录和乐谱编辑的效率。