本發(fā)明公開了音樂生成模型的訓(xùn)練方法及訓(xùn)練裝置、存儲介質(zhì)、設(shè)備。訓(xùn)練方法包括：對原始音樂數(shù)據(jù)集按照不同單位尺度進(jìn)行分割，獲得音符尺度的數(shù)據(jù)集和至少兩種其他尺度的數(shù)據(jù)集，其他尺度均大于音符尺度；利用音符尺度的數(shù)據(jù)集對第一循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得音符生成模型，利用其他尺度的數(shù)據(jù)集依次對第二循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得樂理特征預(yù)測模型；將音符生成模型作為音樂智能體，將樂理特征預(yù)測模型作為獎勵函數(shù)，根據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對音樂智能體進(jìn)行訓(xùn)練，獲得最終的音樂生成模型。通過樂理特征分析充分挖掘了音樂自身的特點(diǎn)，將融合了多尺度樂理特征的特征模型作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的獎勵函數(shù)，更加考慮了音樂粗細(xì)程度的影響。