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基于樂譜識別的深度學(xué)習(xí)算法作曲系統(tǒng)

發(fā)布時間:2021-08-28 12:00
  隨著計算機科學(xué)和音樂科技的發(fā)展,算法在計算機作曲領(lǐng)域已有廣泛的研究和應(yīng)用。由此演變產(chǎn)生的“計算機生成藝術(shù)”屬于算法藝術(shù)的范疇,創(chuàng)作者通過編寫程序、制定相關(guān)限定規(guī)則等方法,使計算機進(jìn)行音樂自動生成創(chuàng)作或輔助創(chuàng)作者完成音樂創(chuàng)作。繼算法作曲成為計算機音樂創(chuàng)作領(lǐng)域的研究熱點方向之后,近年來隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的崛起與應(yīng)用熱潮,使得相關(guān)理論與技術(shù)的相關(guān)研究和探索不斷深化,科技與音樂的多維度交融進(jìn)入了嶄新的歷史時期。人工智能作曲也將成為算法作曲領(lǐng)域未來主要的研究分支方向。本研究的研究目的是為了實現(xiàn)一種基于樂譜識別的深度學(xué)習(xí)算法作曲系統(tǒng)。本文的理論研究立足于算法作曲領(lǐng)域,技術(shù)實現(xiàn)研究基于計算機深度學(xué)習(xí)層面,以及相應(yīng)的音樂數(shù)據(jù)表達(dá)方式。其研究意義是在較短時間內(nèi)獲得具有較強音樂數(shù)據(jù)特征的輸出結(jié)果,有效平衡數(shù)據(jù)量、計算成本和時間成本。同時也可以通過調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度,去再次判定算法的優(yōu)劣性,從而可以不斷對系統(tǒng)進(jìn)行可持續(xù)的升級優(yōu)化。本文的研究內(nèi)容包括了算法作曲的理論背景、常見算法的應(yīng)用特性解析、OMR系統(tǒng)構(gòu)建流程、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略、音樂數(shù)據(jù)表達(dá)、MIDI數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、音樂數(shù)據(jù)預(yù)處理方式、深度學(xué)習(xí)... 

【文章來源】:南京藝術(shù)學(xué)院江蘇省

【文章頁數(shù)】:132 頁

【學(xué)位級別】:博士

【部分圖文】:

基于樂譜識別的深度學(xué)習(xí)算法作曲系統(tǒng)


本研究對于算法作曲研究的范圍界定

樂譜


繾蛹撲慊??幸衾值拇醋鰲5諞桓鱸詡撲慊?仙?傻乃惴ㄒ衾腫髕罰?醋?Hiller和Isaacson在Illiac計算機上的算法作曲探索式創(chuàng)作,是計算機音樂領(lǐng)域最著名的開拓性工作,他們的主要成果是Illiac組曲,作品編制為弦樂四重奏。③。該作品的創(chuàng)作思想來源于數(shù)學(xué)概率論,生成音樂中的一些參數(shù),然后再將這些參數(shù)轉(zhuǎn)換為傳統(tǒng)的樂譜。④該程序利用馬爾可夫鏈隨機生成音符。輔佐使用古典和聲和對位的作曲規(guī)則對生成的音符進(jìn)行測試,只保留了符合作曲規(guī)定的音符,使用一個簡單的回溯過程將整個網(wǎng)絡(luò)回到該修正點,然后重新開始新的循環(huán)。圖3IlliacSuite樂譜①作者注:約翰·塞巴斯蒂安·巴赫(德語:JohannSebastianBach,1685—1750)是德國作曲家和巴洛克時期的音樂家,被視為有史以來最偉大的作曲家之一。②作者注:艾倫·麥錫森·圖靈(1912-1954)英國數(shù)學(xué)家,邏輯學(xué)家。被稱為計算機科學(xué)之父,人工智能之父。③HillerLA,IsaacsonLM.ExperimentalMusic;Compositionwithanelectroniccomputer[M].GreenwoodPublishingGroupInc.,1979.④HillerL,IsaacsonL.Musicalcompositionwithahigh-speeddigitalcomputer[M]Machinemodelsofmusic.MITPress,1992.

功能圖,藝術(shù)學(xué),架構(gòu),博士學(xué)位


實驗構(gòu)架如圖4所示,本研究的實驗架構(gòu)從功能上將分為四個部分

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法作曲與情感識別研究[D]. 李高玲.鄭州大學(xué) 2019
[4]基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的音樂生成研究[D]. 邱燕.電子科技大學(xué) 2019
[5]基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂要素生成[D]. 張嚴(yán).武漢大學(xué) 2018
[6]雙軸LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與混沌理論在音樂生成系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[D]. 林舜成.華南理工大學(xué) 2017
[7]基于貝葉斯網(wǎng)的輔助作曲與編曲的智能音樂系統(tǒng)[D]. 翁詩杰.云南大學(xué) 2015
[8]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法作曲系統(tǒng)[D]. 韓鋼.南京大學(xué) 2014
[9]計算機輔助算法作曲方法研究與軟件設(shè)計[D]. 馮天驕.上海音樂學(xué)院 2008
[10]OMR研究與原型系統(tǒng)開發(fā)[D]. 陳根方.浙江大學(xué) 2003



本文編號:3368474

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