17、调制摇摆：动态节奏合成

调制摇摆：动态节奏合成

1. RFM算法基础

RFM（Rhythmic Frequency Modulation）算法的输出由以下函数给出：
[y(t) = A [1 - \cos [2\pi f_ct + d \sin^n [2\pi (f_mt + \varphi_m)]]] ]
其中：
- (t) 表示时间
- (A) 是载波振幅
- (f_c) 为载波频率
- (f_m) 是调制器频率
- (\varphi_m) 是调制器相位除以 (2\pi)
- (d) 是峰值频率偏差，也等于调制器振幅和调制强度
- (n) 是调制函数的指数

此公式定义了调制器如何作用于函数 (y(t) = A [1 - \cos(2\pi f_ct)])，该函数代表特定的音符值，如四分音符。相应地，此正弦波的细分和连音的频率调制也有定义。

2. 维也纳华尔兹伴奏合成示例

以维也纳华尔兹伴奏为例，其伴奏在节拍层面有一个著名特征：第一拍缩短，第二拍延长，第三拍接近小节长度的三分之一。即3/4节拍中的四分音符节拍具有短（S） - 长（L） - 中（I）的循环持续时间模式。
通过对维也纳华尔兹伴奏的节拍器（量化）MIDI演奏进行调制，选择参数 (f_c = 3)（每小节3拍），(f_m = 1)，(\varphi_m = 0.25)，(n = 1)，(d = 1)，就可以使用上述RFM算法模拟出这种S - L - I模式。

3. 模型中纳入动态参数

在上述维也纳华尔兹伴奏合成示例中，虽然模拟了典型的节拍持续时间分布，但在实际表演中，节奏的偏差