机器艺术的探索——音乐(一) 调研资料的收集

本文探讨了使算法理解音乐的途径,包括听音、信息存储、演奏及创作。介绍了MIDI等技术标准,以及Riffstation、Adobe Audition等音乐信息提取工具,还有乐谱数据库资源和MIREX比赛,旨在推动音乐智能的发展。

如想让数字算法懂得如何面对音乐这个人类艺术的造物,需要先让他懂得如何听音乐、储存音乐信息、唱(演奏)出音乐、懂音乐、创造音乐。对于唱与演奏音乐,因为数字算法的特殊性,显得比人类更容易掌握它。

 

这里将集中对于如何听音乐与储存音乐进行探索。人类对于世界的深刻理解,是在脑中为看到的与听到的,具体的、抽象的事物进行打标签与关联,即用语言来描述看到的与听到的事物,并形成抽象体系。所以,我们对音乐的探索,也始于对如何听见音乐并转化为基于CPU的二进制机器可以理解的形式的探索。

 

下面是我查询到的现有的机器辅助音乐创作、提取(Music Retrieval)、演奏的技术、工具或比赛。

 

MIDI(Music Instrument Digital Interface)
https://en.wikipedia.org/wiki/MIDI

 

提取音乐工具

https://www.zhihu.com/question/22185725

1.Riffstation

主要特色在于可以精准提取音乐和弦

2. Adobe Audition

3. WIDI

4.日本的一个工具
http://ackiesound.ifdef.jp/download.html#wt

 

乐谱数据库

https://www.zhihu.com/question/35824087

 

比赛


MIREX比赛

https://www.music-ir.org/mirex/wiki/MIREX_HOME

 

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