42、探索舞蹈进化与交互式生成音乐的奇妙世界

探索舞蹈进化与交互式生成音乐的奇妙世界

1. 舞蹈进化系统

1.1 舞蹈进化的策略与过程

舞蹈进化采用无向搜索策略,即选择最有趣或好玩的行为。执行了五轮进化,每轮针对两首歌曲进行。初始的人工神经网络(ANN)未经训练,包含 51 个节点和 578 个连接。添加节点的概率为 15%,添加连接的概率为 25%。

代数 平均节点数 平均连接数
10 54.48 579.76
20 54.68 583.56
30 55.28 585.88
40 56.08 588.36

平均每首歌曲时长 4.1 分钟,平均每分钟有 6.1 代,约每 9.8 秒一代。这表明人们对舞蹈的主观印象能快速形成。生成的舞蹈包括劈叉、复杂的手臂和腿部动作、头部摆动、脚尖点地等。

1.2 舞蹈进化的原理与优势

音乐由不同频率的周期性声能尖峰组成,人类通过创造性地将这些事件映射到运动输出来跳舞。舞蹈进化

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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