隨著計算機科學和音樂科技的發(fā)展,算法在計算機作曲領域已有廣泛的研究和應用。由此演變產(chǎn)生的“計算機生成藝術”屬于算法藝術的范疇,創(chuàng)作者通過編寫程序、制定相關限定規(guī)則等方法,使計算機進行音樂自動生成創(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)作領域的研究熱點方向之后,近年來隨著人工智能、深度學習等技術的崛起與應用熱潮,使得相關理論與技術的相關研究和探索不斷深化,科技與音樂的多維度交融進入了嶄新的歷史時期。人工智能作曲也將成為算法作曲領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習算法作曲系統(tǒng)。本文的理論研究立足于算法作曲領域,技術實現(xiàn)研究基于計算機深度學習層面,以及相應的音樂數(shù)據(jù)表達方式。其研究意義是在較短時間內獲得具有較強音樂數(shù)據(jù)特征的輸出結果,有效平衡數(shù)據(jù)量、計算成本和時間成本。同時也可以通過調整深度神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜度,去再次判定算法的優(yōu)劣性,從而可以不斷對系統(tǒng)進行可持續(xù)的升級優(yōu)化。本文的研究內容包括了算法作曲的理論背景、常見算法的應用特性解析、OMR系統(tǒng)構建流程、深度學習訓練策略、音樂數(shù)據(jù)表達、MIDI數(shù)據(jù)標準化、音樂數(shù)據(jù)預處理方式、深度學習... 

【文章來源】：南京藝術學院江蘇省

【文章頁數(shù)】：132 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

本研究對于算法作曲研究的范圍界定

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)學概率論，生成音樂中的一些參數(shù),然后再將這些參數(shù)轉換為傳統(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)學家，邏輯學家。被稱為計算機科學之父，人工智能之父。③HillerLA,IsaacsonLM.ExperimentalMusic;Compositionwithanelectroniccomputer[M].GreenwoodPublishingGroupInc.,1979.④HillerL,IsaacsonL.Musicalcompositionwithahigh-speeddigitalcomputer[M]Machinemodelsofmusic.MITPress,1992.

實驗構架如圖4所示，本研究的實驗架構從功能上將分為四個部分

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3368474