14、音乐和弦与乐器的知识解析

音乐和弦与乐器的知识解析

1. 和弦相关知识

1.1 和弦语法前缀

为减少返回错误模板的可能性, tertian、secundal 和 quartal 和弦的语法允许使用可选的单字母前缀:
- Tertian 和弦:以 T 或 t 开头,如 “TSus4” 确保是 tertian 和弦模板。
- Secundal 和弦:以 S 或 s 开头,如 “SCMajMaj”。
- Quartal 和弦:以 Q 或 q 开头,如 “QCPerPer”。
- 二级和弦没有引导字母,在 generic_chord_template_parse() 中首先解析,即使没有其他三类的前缀也应能正确解析。

1.2 Tertian 和弦

Tertian 和弦是涵盖范围最广的和弦类别,包括标准的自然音阶三和弦、七和弦以及一些不太常见但知名的和弦,如那不勒斯和弦、法国和弦等。其语法可从左到右构建,主要组成部分如下:
- 和弦基础(CHORD_BASE) :可以是自然音阶音符(DIATONIC_NOTE)或音阶度数(SCALE_DEGREE)。
- 和弦类型名称(CHORD_NAME) :有多种类型,如 ‘Maj7Sus4’、’Min7’ 等。
- 张力(TENSION) :用 ‘+’ 后跟间隔数和可选的音调增强,如 +b9 表示降九度。
- 转位(INVERSION) :用 @ 符号后跟整数(从 1 开始)或间隔限定,如

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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