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第1章 算法作曲技术的研究进展1

1.1 算法作曲研究中存在的问题2

1.1.1 音乐的知识表达问题2

1.1.2 创造性和人机交互性问题2

1.1.3 音乐创作风格问题3

1.1.4 系统生成的作品的质量评估问题3

1.2 当今各种算法作曲方法评估4

1.2.1 使用马尔可夫转换表的算法作曲方法4

1.2.2 算法作曲的数学模型——随机过程4

1.2.3 算法作曲中基于规则的知识库系统5

1.2.4 算法作曲的音乐文法5

1.2.5 人工神经网络在算法作曲中的应用6

1.2.6 使用遗传算法的算法作曲系统7

1.2.7 多种技术混合系统7

1.2.8 算法作曲系统中的音乐情感计算处理技术8

1.2.9 机器音乐的质量评估8

1.3 结论9

参考文献9

第2章 歌曲旋律自动创作系统及其质量评估13

2.1 问题的提出13

2.2 创作歌曲旋律的计算模型14

2.2.1 歌曲中的乐汇结构14

2.2.2 新乐汇的构造16

2.2.3 多乐汇结构17

2.3 自动作曲系统体系结构23

2.4 实验与质量评估24

2.4.1 实验数据、创作目标与约束条件的设定24

2.4.2 评估方法——客观估算模型与主观评估模型24

2.4.3 与现有自动作曲系统的比较与讨论31

2.5 结论32

参考文献33

第3章 自动钢琴伴奏系统34

3.1 旋律配和声技术的研究进展及问题的提出34

3.2 音型元结构的非形式描述与系统体系结构36

3.3 系统基本概念的形式描述43

3.3.1 音符、音群的形式描述43

3.3.2 调式分析系统的计算模型45

3.3.3 音群结构的rR级置换48

3.3.4 模仿结构的形式描述以及原始钢琴伴奏音型49

3.3.5 调式和弦、音群结构的特征和弦与和弦特征51

3.3.6 乐谱中的节奏对比序列54

3.3.7 K声调式音阶特征K-MP（M）与最优特征和弦序列55

3.3.8 钢琴伴奏风格的形式描述56

3.4 实验结果的解释与讨论60

3.4.1 实验设计与执行60

3.4.2 实验结果的评估与讨论63

3.5 音型元结构技术与其他技术的比较64

3.5.1 与约束技术的比较64

3.5.2 与基于HMM的和声自动生成技术的比较66

3.5.3 与EMI系统的比较67

3.6 结论与将来的工作67

参考文献68

第4章 基于调性分析的哼唱旋律自动识别系统70

4.1 国内外哼唱旋律识别相关技术的研究进展71

4.2 存在的问题73

4.3 系统工作流程74

4.4 手工标注哼唱音符（音高）的听觉说明77

4.5 两种手工记谱法的结果：实际哼唱旋律与期望哼唱旋律80

4.6 信号帧的扩展MIDI音高估算方法82

4.6.1 基于信号帧倍频对基频能量比的F0t更正模型83

4.6.2 基于变采样技术的信号帧音高的估算84

4.6.3 信号帧的扩展MIDI音高及其估算87

4.7 哼唱音符切分与音高的估算91

4.7.1 哼唱信号帧的能量变化分析91

4.7.2 基于信号帧音高变化的信号区域分类及其音高估算模型93

4.7.3 哼唱音符的形式描述99

4.7.4 基于ATN的哼唱音符切割算法100

4.7.5 基于信号帧能量变化的音节切分法102

4.8 基于哼唱音程调性分析的期望哼唱旋律的估算106

4.9 实验及评估110

4.9.1 音乐收集与评估标准110

4.9.2 性能测试与评估方法111

4.9.3 结果的比较与讨论117

4.10 结论121

参考文献122

附录126