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一种基于遗传算法的自动生成创意曲动机的方法.pdf

一种基于遗传算法的自动生成创意曲动机的方法

fendoujiayou
2013-05-25 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《一种基于遗传算法的自动生成创意曲动机的方法pdf》,可适用于IT/计算机领域

第卷第期年月计算机技术与发展COMPUTERTECHNOI.OGYANI)DE、乍LOPMENTV.NO.ADr.一种基于遗传算法的自动生成创意曲动机的方法杜鹏周昌乐贺志强(厦门大学软件学院福建厦门)摘要:遗传算法作曲就是利用遗传算法来实现乐曲的生成在创作的过程中遗传算法按照事先给定的规则进行进化.从而使得人在计算机创作的过程中介入程度达到最小。动机是巴赫创意曲中的核心旋律和主题文中采用遗传算法xCg,J意曲中动机的自动生成进行了探讨。介绍了遗传算法创作动机的基本过程即按照动机创作的音乐知识规则来设置适应度函数采用遗传算法中的选择、交叉和变异算子产生动机片段最终达到生成自动生成动机片段的效果。关键词:遗传算法动机适应度函数中图分类号:TP文献标识码:A文章编号:X()一O】一AnAutoComposingMethodforMotiveofInventionsBasedonGeneticAlgorithmDUPengZHOUChangleHEZhiqiang(SoftwareSchoolofXiamenUniversityXiamenChina)Abstract:Geneticalgorithmiccompositionbasicallyreferstousinggeneticalgorittuntocolnposethemelody.Thegeneticalgorithmevolutedbasedontherulestocreatemusicwithminimalhumanintervention.MotiveisthecoreandthethemeoftheBach’Sinventions.UsesthegeneticalgoritNntodosomeresearchonautocomposingthemotiveofinventions.Introducedthebasicprocessofcomposingmotiveusinggeneticalgorithm.Namelysettingthefitnessfunctionbasedontherulesofthemusicknowledgeofthemotivecomposingu刚theselectioncroRsoverandmutationoperatorstoproducethemotivesegment.Finallythemotivesegmentcanbeautocomposed.Keywords:geneticalgorithmmotivefitnessfunction引言遗传算法是世纪年代发展起来的一种随机全局优化算法是基于达尔文生物进化论的自然选择学说和群体遗传学原理创建的uJ。它主要由选择、交叉和变异三种算子组成分别模仿了达尔文进化过程中的自然选择过程和群体遗传过程中发生的交配和基因突变等现象。与传统的算法不同大多数古典的优化算法是基于单一的度量函数的梯度或较高次统计以产生一个确定性的试验解序列遗传算法不依赖于梯度信息而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解它利用某种编码技术作用于称为染色体的数字串模拟由这些串组成的群体的进化过程。遗传算法通过有组织的、随机的信息交换来重新组合那些适应性好的串生成新的串的群体。遗传算法作为一种实用、高效、鲁棒性强的优化技术在形式上简单明了与其它方收稿日期:~作者简介:杜鹏(l一)男湖北人硕士研究生研究方向为算法作曲、人:智能周昌乐博±j教授博导CCF高级会员研究方向为计算语言学、神经动力学、计算机艺术(包括诗歌潜曲)。法相结合也很方便。这些优点启发人们可以将遗传算法应用到乐曲的创作之上。遗传算法作曲就是利用遗传算法来实现乐曲生成的过程在创作的过程中遗传算法按照事先给定的规则进行进化从而使得人在计算机创作的过程中介入程度达到最小拉』。文中以巴赫二声部创意曲为对象采用遗传算法对创意曲中动机的生成进行了探索最终达到生成自动生成动机片段的效果。动机及遗传算法创作模式.创意曲及其动机巴赫在克腾任宫廷乐队乐正的年为当时不到岁的长子符利曼写作键盘教材《为符利曼.巴赫的古钢琴小曲集》里包括《平均律钢琴曲集》首和《创意曲》全部这套《创意曲》是为儿子的音乐教育而作这部作品的二声部由巴赫命名为Inventio即创意曲。创意乃创造之意即利用一个乐思产生的动机或主题使用各种技巧使之发展包括逆向形、扩大形、缩小形。或用卡农的方式使之创造出一个生机盎然的万方数据第期杜鹏等:~种基于遗传算法的自动生成创意曲动机的方法l·音乐世界。这里的动机或者主题便是创意曲最重要的核心片段动机。动机是有意识地准备把它作为(并用于)复调乐曲发展构成(或创作“创意”)的基础和原型的一个简短旋律句子。它是结构上的“主题”(“theme”)动机至少一个小节长两个或三个音型的组合并多少带有不确定的终止印象写作动机最重要的规则是它最初的音或最初的一些音须明白无误地具有主和弦印象。这个片段是整个创意曲的核心|。.遗传算法创作模式在使用遗传算法进行音乐创作的工作中主要是如何构造适应函数来评估及选择系统生成的旋律问题。遗传算法中状态空间的解被描述为染色体的种群。搜索由再生操作和一个选择过程所控制。而音乐领域知识可存放在:*染色体中:音乐信息(即音高、音程、时值、音长)被描述在染色体中*选择过程:适应函数判断每个染色体的适应度并决定染色体的再生机会*再生操作:搜索控制知识嵌入于再生操作中。使用这些再生操作可保证所有状态空间的点均可搜索得到。这样又由于动机的创作是存在一定的规则限制的那么以一段随机的音乐片段作为初始种群就可使用遗传算法按照这些规则进行进化从而得到新的符合动机规则的音乐片段HJ。遗传算法的创作动机的过程遗传算法是一种概率搜索算法它是利用某种编码技术作用于称为染色体的数串其基本思想是模拟由这些组成的进化过程。该算法通过有组织的然而是随机的信息交换重新组合那些适应性好的串在每一代中利用上一代串结构中适应好的位和段来生成一个新的串的群体视为交叉作为额外偶尔也要在串结构中尝试用新的位和段来替代原来的部分视为变异。遗传算法是一类随机化算法但是它不是简单的随机走动它可以有效地利用已经有的信息处理来搜索那些有希望改善解质量的串类似于自然进化遗传算法通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题。与自然界相似遗传算法对待求解问题本身一无所知它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价得出其适应度并基于适应度值来筛选染色体使适用性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会。因此在使用遗传算法创作动机片段时采用如图I所示的流程川图遗传算法创作动机的流程图.遗传算法作曲中音乐知识的表示由于在遗传算法中将音乐信息描述在染色体中因此需要采用适当的方式来表示这些音乐知识。音乐中音高是通过音列的范围来表现的而不同的八度音阶则可以以不同的整数相区别音程和拍子的间隔也可以用整数来表现。由于在旋律中音程和谐性的重要在选取音符时可能会出现不和谐音这时需要用适应度函数将其加以剔除。这样音符的染色体就能够用这样一组整数来进行表示。.遗传算法创作动机的适应度函数根据染色体的特征信息和动机创作的基本规则将给其赋予不同的权值来得到适应度函数。下面将讨论这些特征和规则:)大的音程。由于染色体的初始化是随机的所以可能在连续的音符之间存在较大的音程这显然是不适合的。适应度函数需要解决这一问题可以通过设置音符间取值范围和音符间的最大间距来解决。当音程过大时该位置音符的个体适应度值会赋予一个很低的值。)和谐音程。我们希望得到的音符之间的音程是和谐的这是很重要的一个特征。如果得到的音符能够满足这个要求那么得到的音符听起来整体效果应该是和谐的。适应度函数要能够根据音程的不同给出不同个体的适应度值使得算法在进行进化时能够把适应度高也就是满足和谐音程的个体挑选出来。这里给一个种群中相邻的音符之间音程赋予不同的权值满足和谐音程的个体权值为正反之为负∞J。)主和弦印象。对于动机片段来说音符简单地做到和谐音程还是不足的根据动机的创作原则它需要万方数据··计算机技术与发展第卷能够体现主和弦印象。由于在一个小节中处于强拍和次强拍的音符是最有意义的音符。因此用处在强拍位置的音符来体现主和弦印象。在保证相邻问音符都是和谐的基础上若处于强拍位置的音符能够满足主和弦构成的音程要求那么适应度函数给其赋一个正的权值反之则赋予负值㈧。)禁止音符F和A在动机的首尾出现。由于在一个音阶中F和A这两个音被称为不稳定音根据动机创作的原则它们是不能被放在动机的首尾的因此适应度函数需要特别给予首尾音符赋予不同的权值若首尾音正好是其中之一则赋予其负的权值。下面是一个根据上述规则得到的适应度函数:生f=一∑(ui)()L.厂=一∑(Mi)()£z十lzj=.ilzj=z{lzi=()fzfzl一=Mi=<zizf一=()l一Xizi一=≤zi≤()≠()≠()根据上中的函数要得到的音符实际上就是要找到满足函数^与厂的均为最小值的个体构成的种群。其中表达式()到()对应了适应度函数所需满足的各项规则。.遗传算法创作动机的操作算法在运行时首先将选择这里笔者将采用机器随机地生成一组音符作为初始种群那么在机器选定了初始种群以后算法将对编码后的乐曲进行选择、交叉和变异操作。*选择操作又称复制是在群体中选择生命力强的个体产生新的群体的过程。遗传算法使用选择算子来对群体中的个体进行优胜劣汰操作。这里用随机均匀分布函数来进行选择该函数布局在一条线上每一父辈根据其刻度值按比率对应线上的一部分算法以相同大小的步长沿线移动。在每一步算法根据降落的位置确定一父辈。*交叉操作。遗传算法利用交叉操作来组合两个个体或双亲为下一代形成一交叉的子个体。由于乐曲片段的小节性为了保证音符整体的连贯性采用单点交叉的方法将适应度高的染色体选人下一轮的种群中。*变异操作。遗传算法利用变异算子来达到改善遗传算法的局部搜索能力和维持种群多样性的要求。而在创作动机的过程中变异算子则能够使动机朝着更多边、和谐的方向发展。这里的变异主要是对单个音符的变异随机选择一个音符用一个新的音符来代替或者直接将其换成一个稍高或是稍低的音符。.动机创作的算法终止条件在设计遗传算法创作动机时文中采用的是基于作曲的音乐知识来制定规则以使得生成的乐曲能够符合创作者的审美需求。因此将从以下几个方面来设置算法的终止条件:*Generations:指明算法的最大重复执行次数。*Stallgenerations:如果适应度值在“Stallgenerations”指明的代数没有改进则算法停止。*Stalltime:如果最好适应度值在“Stalltime”时间间隔内没有改进则算法终止。算法的实现效果与分析下面是一个例子算法在随机初始化一个种群后经过选择、交叉、变异等操作在适应度函数的操作下最终得到一组不错的动机片段。图是算法停止运行的水平条件当算法收敛时并没有达到设置的最大代数而是因为适应度值在“Stangenerations”指明的代数没有改进故算法停止了。因此可看出算法的收敛的速度和效果是不错的。T’meStaII(G)stallor)oD’%ofcrlterIamet图停止水平条件在将随机生成的乐曲种群经过二进制编码后采用单点交又的交叉方法通过选择、变异单个音符得到了一组动机片段其五线谱如图~所示。分析这三段动机乐谱以图为例进行分析其所示的动机它的主和弦印象是非常明显的第一个小节是EGG这三个音第二个小节则是AFI)它们能够构成本小节内强有力的和弦印象。虽然在这个小节中也有出现相邻悬留音也就是不和谐的音程但是很快这个音程就被解决到了和谐的轨道上。比如第一小节中的pA一(}E虽然前一个音程相对是不和谐的但是它并万方数据第期仕鹏等:一种基于遗传算法的自动生成创意曲动机的方法··不破坏整体的和弦和谐效果因为G后也迅速解决到了E音。整体来看图这个片段它的首尾并没有出现A或B音在音的跨度上也没有超过规则的限定因此这个小节的片段还是很好地满足了创作规则的要求。同样经过分析图所示的片段也可发现相同的效果所以这几个片段都具有较高的适应度值。图动机片段一目动机片段二图动机片段三结束语通过对遗传算法创作动机的研究可以发现遗传算法对动机创作的应用是可行的。应用遗传算法实现乐曲的效果是取决于创作中音乐知识的表示的也就是规则的设立以及适应度函数的选取。如果规则制定的越精细那么得到的乐曲也就会越精确。但是在用遗传算法创作动机时仍然存在一定的局限性:)遗传算法的编码存在不规范以及不准确性由于音乐信息的复杂性导致在对乐曲进行编码时很可能会出现编码不确切的现象。)尽管算法是根据设定的音乐知识进行创作但由于动机创作的变化性有时并不完全拘泥于规则故完全按照设定的规则进行创作的结果有时会略显单调呆板。)由乎遗传算法是~个启发式的搜索算法因此它不一定能够找到最优解。尽管利用遗传算法创作动机片段仍然存在上述不足但它仍是对机器作曲进行的有益的尝试而且还存在很大的发展空问特别是怎样将情感信息加入到算法创作动机的过程中仍然需要进行进一步的探索。参考文献:陈明.基于遗传算法的优化计算J.软件学报():~.周昌乐.心脑计算举要M.北京:清华大学出版社.柏西·该丘斯.应用对位法(上卷)创意曲M.jE京:人民音乐出版社.冯寅周昌乐.算法作曲的研究进展J.软件学报():.张英俐刘弘李少辉.遗传算法在作曲中的应用J.计算机应用研究():.李重光.音乐理论基础M.北京:人民音乐出版社.·一十一卜··卜··卜一一一··””卜一·一“十··卜···一··r”·卜一P··卜一卜一卜(上接第页)表开方结果表漆lHHHHERFFFFFF算≥\开嘉集、FFHEFFH同邛H改进NL算法IHlHHHHFBEHn下FH手算开方算法lHlHHHHFBEHFFFFH表开方耗时表(单位:以定时器计数值为单位)弋\棼开方数EFDFFFFFF\\lHHHHFFHEFFl{FF川算法\计算时间、改进N一L算法CHFDHlHBHBOHHFH手算开方算法ItHHHHHFH结束语改进牛顿一拉夫逊算法和模拟手算开方算法各有优缺点。共同的优点是:相对传统的牛顿一拉夫逊算法这两种算法在保证计算精度不变的前提下提高了汁算的速度。不同的是:改进牛顿⋯拉夫逊算法本身”“一”一一一P一’一一一一·P·的计算速度与被开方数有关不易控制开方计算的时间但该算法用到的内存资源较少而模拟手算开方算法用到的内存资源较多但是算法的计算时间固定便于控制。根据不同的应用场合有针对地选择合适的算法可以大幅度提高开方计算的速度。参考文献:王明芳汪梅淮文军等.基于ATS的便携式智能室内环保监控仪J.计算机技术与发展():.f涂时亮姚志石.单片微机MCS一/实用子程序M.上海:复旦大学出版社.彦庆津.数值分析M.北京:北京航空航天大学出版社.丁元杰.单片微机原理及应用M.北京:机械工业出版社.潘琢金旌国君.嘴Fxxx高速SOC单片机单片机原理及应用M.北京:北京航空航天大学出版社.万方数据一种基于遗传算法的自动生成创意曲动机的方法作者:杜鹏周昌乐贺志强DUPengZHOUChangleHEZhiqiang作者单位:厦门大学,软件学院,福建,厦门,刊名:计算机技术与发展英文刊名:COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENT年卷(期):,()参考文献(条)李重光音乐理论基础张英俐刘弘李少辉遗传算法在作曲中的应用期刊论文计算机应用研究()冯寅周昌乐算法作曲的研究进展期刊论文软件学报()柏西·该丘斯应用对位法(上卷)创意曲周昌乐心脑计算举要陈明基于遗传算法的优化计算期刊论文软件学报()本文读者也读过(条)卿武明黄青松臧晓晗QinWumingHuangQingsongZhangXiaohan一种基于遗传算法的作曲方法期刊论文科技广场()崔嘉刘弘陆宏菊CUIJiaLIUHongLUHongju遗传算法在模型音乐作曲创新中的应用期刊论文信息技术与信息化()杜鹏基于遗传算法与人工神经网络的二声部创意曲自动生成学位论文曹西征张爱丽徐久成CAOXizhengZHANGAiliXUJiucheng基于遗传算法的智能作曲技术研究期刊论文计算机工程与应用,()田梅黄智兴张友刚TianMeiHuangZhixingZhangYougang算法作曲中的人工智能技术期刊论文四川教育学院学报,(z)张群张昱婧ZHANGQunZHANGYujing遗传算法辅助作曲研究期刊论文电脑知识与技术(学术交流),()崔嘉遗传算法在计算机辅助乐曲创作中的研究与应用学位论文张英俐刘弘马金刚ZHANGYingliLIUHongMAJingang遗传算法作曲系统研究期刊论文信息技术与信息化()刘健算法作曲及分层结构控制期刊论文黄钟(武汉音乐学院学报)()张英俐基于遗传算法的作曲系统研究学位论文本文链接:http:dgwanfangdatacomcnPeriodicalwjfzaspx

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