53、音乐理解的视觉呈现与旋律生成方法

音乐理解的视觉呈现与旋律生成方法

1. 音乐可视化相关工作

音乐可视化旨在通过视觉手段帮助人们更好地理解音乐元素。相关工作可分为全局和局部音乐可视化方法。

全局音乐可视化方法包括:
- Sapp(2003)提出两种图表来展示音乐作品中和声结构以及关键区域之间的关系,并提出将声音音调离散映射为颜色音调。
- Miyazaki 等人(2003)提出从 MIDI 文件创建 3D 交互式图片的方法,将音符的音高、音量和节奏分别编码为交互式插图中的高度、直径和颜色饱和度,用户可利用 3D 视角和光照在 MIDI 文件数据中导航。

局部音乐可视化方法包括:
- Fonteles 等人(2013)引入粒子系统,由古典音乐编排实时动画粒子发射喷泉,通过分析音高和时域的时变结构来可视化音乐主题。
- Bergstrom 等人(2007)提出 Isochords 方法,利用欧拉发明的 Tonnetz 三角等距网格可视化音乐作品的和弦进行结构,能展示和声随时间的变化,并可视觉检测熟悉的主题模式。
- Ciuha 等人(2010)提出用于可视化一组并发音调的不同颜色映射方法,采用连续色轮映射,与常见的离散声音音调 - 颜色音调映射不同,用低颜色饱和度表示不和谐,高颜色饱和度表示和谐。

大多数相关工作主要关注和声分析、和弦进行结构、主题识别或 3D 交互式插图。而 Chan 等人(2010)的论文关注管弦乐队中乐器的作用,但其提出的视觉语言过于复杂,不适用于教学目的。本文提出的视觉语言旨在展示音乐的特定特征,如音色、和弦、音符音调和音量,重点应用于小型合奏,即室内乐作品,可创建音乐的全局和局部视图。

2. 颜色在音
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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