遺傳算法在旋律創(chuàng)作中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，自動化技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于旋律創(chuàng)作領(lǐng)域。算法作曲的出現(xiàn)，使得旋律創(chuàng)作變得容易、方便。作為算法作曲的方法之一，遺傳算法能夠靈活地產(chǎn)生各種不同風(fēng)格的旋律。但是，應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行旋律創(chuàng)作時，適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)建仍是一大挑戰(zhàn)。以往的適應(yīng)度函數(shù)大多數(shù)很主觀而且容易受設(shè)計者的偏見影響，評估過程耗費(fèi)時間長且效率低下。本文著重研究將遺傳算法應(yīng)用于旋律創(chuàng)作時適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計及其他相關(guān)問題。
　　首先，分析了將遺傳算法應(yīng)用于旋律創(chuàng)

2、作時生成初始群體常用的幾種人工智能方法，包括數(shù)學(xué)模型的方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、音樂文法的方法等。為了實時產(chǎn)生旋律，本文中采用基于數(shù)學(xué)模型的方法來生成初始群體。并且為了避免生成的群體過度隨機(jī)，在生成初始群體時對相關(guān)旋律參數(shù)進(jìn)行了限制，如調(diào)號、拍號等。其次，設(shè)計了一種新的旋律編碼方式，即以旋律中的每個音符為單位，基于該音符的音級、時值和符號對旋律進(jìn)行編碼。該編碼方法可以直觀形象地表現(xiàn)旋律的信息，而且能夠保證旋律信息的正確性。再次，構(gòu)建了旋

3、律特征提取器，定義了用于自動評價的多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)。特征提取器用于提取旋律樂譜的特征，如旋律中各音符的自相似性，旋律的圖形，音符的線性度，所使用的音域，等等。將這些特征進(jìn)行線性組合作為多目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)，對所有生成的旋律個體進(jìn)行適應(yīng)度計算，根據(jù)計算得到的適應(yīng)度函數(shù)值決定個體是否需要進(jìn)化。然后，對進(jìn)化過程中的交叉和變異操作作了研究，以使旋律的進(jìn)化能夠順利進(jìn)行。交叉操作時著重考慮了音符的時值修正問題，確保交叉前后每一小節(jié)中音符的時值之和保持不