4、音乐音阶体系:从毕达哥拉斯到十二平均律

音乐音阶体系:从毕达哥拉斯到十二平均律

1. 音乐音阶体系的发展

音乐的音阶体系经历了漫长的发展过程。早期的毕达哥拉斯音阶虽然能产生和谐的声音,但存在明显的缺陷。为了解决这些问题,人们不断探索新的音阶体系。

1.1 毕达哥拉斯音阶的问题

毕达哥拉斯音阶在当时通过各种音高省略来缓解一些问题,但它仍然是一个有缺陷的音乐音阶系统。尽管其能产生和谐的声音,但存在音高不均匀等问题。

1.2 纯律的出现

为了解决毕达哥拉斯音阶的不足,纯律应运而生。纯律是一种通过使用小整数的音程比率,从根音构建其他11个音高的方法。这种方法在一定程度上解决了音阶的和谐问题,但也存在局限性。使用纯律调音的乐器,只有在其调音的调式中才能发出良好的声音,使用其他调式时会走调,因此需要重新调音。

1.3 中庸全音律和十二平均律

中庸全音律通过对音高进行微调,使大调和小调在键盘上听起来更好。然而,这种方法有多种方案,效果参差不齐。最终,十二平均律得到了广泛的认可。

十二平均律中,任意两个连续上升的音之间的比率相同,即2的1/12次方,约为1.059。相邻八度音高的比率为2。通过将每个音的频率依次乘以2的1/12次方,可以得到均匀的音高空间,同时也能较好地近似古代基于比率的音高,提供和谐的声音。这种音阶比率的均匀性还为其他调式提供了稳定的调音,避免了纯律和毕达哥拉斯音阶的问题。十二平均律系统有时也被称为12 - EDO或12 - TET。

2. 十二平均律与半音阶

2.1 为什么是12个音符

选择12个音符是因为它解决了一个优化问题,既保留了纯

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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