83、音乐创作中的算法优化与自动生成

音乐创作中的算法优化与自动生成

1. 音乐创作算法概述

随着计算机技术的进步，越来越多的音乐创作方法被转化为计算算法，作曲家们开始运用各种（尤其是随机）方法来实现音乐的自动生成。目前，运筹学方法已被用于生成最优旋律线，进化算法也是音乐生成的一种有价值的途径。不过，音乐创作优化方法的主要问题在于如何定义“最优”。通常，作曲家会明确主要目标，并依据特定的创作规则设定约束条件，这些规则因创作领域而异。自动创作的决策过程分为两步：首先，将创作规则映射到适合自动优化的数值模型；其次，将数值优化结果重新映射为音乐作品。

2. 音符与张力的算法处理

2.1 音符间隔与分类

设 (n) 为一个音乐音符的整数值，表示从最低的 C 开始的半音步数。两个音符 (n_1) 和 (n_2) 之间的距离 (i(n_1, n_2)) 称为音程。在简化的视角下，旋律线的音程可用于评估协和或不协和程度。音程可根据音乐领域进行分类，例如经典和爵士两种分类如下表所示：
| cc 类别 | 音程 | cj 类别 | 音程 |
| — | — | — | — |
| 1 完全协和音程 | 0, 5a, 7, 12 | 1 主要协和音程 | 3, 4, 8, 9 |
| 2 不完全协和音程 | 3, 4, 8, 9 | 2 次要协和音程 | 0, 7, 12 |
| 3 不协和音程 | 1, 2, 5b, 6, 10, 11 | 3 轻度不协和音程 | 2+, 2, 6, 8+, 10 |
| 4 不协和音程 | 1, 11, 13 | | |
| x 纯四度 | 5 | | |

2.2 实例分析