VEM-Token情绪同步函数分层融合的方法

VEM‑Token情绪同步函数分层融合的方法，不同于传统的NLP‑token方法，而是首次创新一种情绪同步函数VEM‑sync，它同步于音乐节拍的VEM‑Token序列，采用数学语言直接描述高维的多种情绪，从而避免了离散化的自然语言文字对于高维情绪模拟量函数描述的偏差，本发明包括VEM‑sync和同步内容定义，节拍属性、情绪属性、情绪函数定义，采用多层加权扫描、循环神经网络、长短期记忆网络、自注意力机制、检索增强生成的RAG网络其中之一或组合，分层融合计算输出声乐文件的时间情绪函数，依据这种音生函数或情生函数，越过离散的文字token直接驱动情生文、情生表情、情生语言、情生多维动画之功效，支持模型上下文协议MCP和函数调用功能Function Calling，提供支持版权管理和加解密或接口。