遗传算法在旋律创作中的应用研究

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1、APPLICATIoNRESEARCHOFGENETICALGoRITHMSoNTHEMELoDYCoMPoSITIoNADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringByLiuYanmeiSupervisor:Prof.CaoXizhengApril,2014摘要随着计算机技术的不断发展,自动化技术已

2、被广泛应用于旋律创作领域。算法作曲的出现,使得旋律创作变得容易、方便。作为算法作曲的方法之一,遗传算法能够灵活地产生各种不同风格的旋律。但是,应用遗传算法进行旋律创作时,适应度函数的构建仍是一大挑战。以往的适应度函数大多数很主观而且容易受设计者的偏见影响,评估过程耗费时间长且效率低下。本文着重研究将遗传算法应用于旋律创作时适应度函数的设计及其他相关问题。首先,分析了将遗传算法应用于旋律创作时生成初始群体常用的几种人工智能方法,包括数学模型的方法、人工神经网络的方法、音乐文法的方法等。为了实时产生旋律,本文中采用基于数学

3、模型的方法来生成初始群体。并且为了避免生成的群体过度随机,在生成初始群体时对相关旋律参数进行了限制,如调号、拍号等。其次,设计了一种新的旋律编码方式,即以旋律中的每个音符为单位,基于该音符的音级、时值和符号对旋律进行编码。该编码方法可以直观形象地表现旋律的信息,而且能够保证旋律信息的正确性。再次,构建了旋律特征提取器,定义了用于自动评价的多目标适应度函数。特征提取器用于提取旋律乐谱的特征,如旋律中各音符的自相似性,旋律的图形,音符的线性度,所使用的音域,等等。将这些特征进行线性组合作为多目标适应度函数,对所有生成的旋律

4、个体进行适应度计算,根据计算得到的适应度函数值决定个体是否需要进化。然后,对进化过程中的交叉和变异操作作了研究,以使旋律的进化能够顺利进行。交叉操作时着重考虑了音符的时值修正问题,确保交叉前后每一小节中音符的时值之和保持不变。执行变异操作时,对于音级的变异,保证相邻音符的音程不超过8度。最后,搭建了基于多目标适应度函数的遗传算法旋律创作实验系统平台。实验结果表明,该系统在确保生成具有较高质量的旋律的前提下,缩短了评估所用的时间,大大提高了旋律创作的效率。关键词:算法作曲,遗传算法,旋律创作,适应度函数ABSTRACTW

5、iththecontinuousdevelopmentofcomputertechnology,automationtechnologyhasalreadywidelyusedinthefieldofmelodycomposition.Theoccurrenceofalgorithmcompositionmakesthemelodycompositioneasierandmoreconvenient.Asoneofmethodsofalgorithmcomposition,geneticalgorithmcanflex

6、iblygeneratemelodieswithvaryingstyles.However,whenappliedgeneticalgorithmtothemelodycomposition,thecreationoffitnessfunctionremainsachallenge.MostofthosepreviousfitnessfunctionsaresubjectiveandCallbeaffectedbythedesigner’Sbiases,theevaluationprocessisverytime-co

7、nsumingand嘶廿llowefficiency.ThispaperemphasizestheresearchofthedesignoffitnessfunctionandsomerelatedquestionswhengeneticalgorithmsarcappliedtocomposemelodyFirstly,severalartificialintelligencemethodswhichareoRenusedtocreateinitialpopulationwhenthegeneticalgorithm

8、isappliedtocomposemelodyhaveanalyzed,includingmathematicalmodelmethod,artificialneuralnetworkmethod,musicgrammarmethodandSOon.Inordertoproducemelodyinrealtime,thispap

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