15、Plecto系统的实验与结果

Plecto系统的实验与结果

1. 实验的设计和目标

在探讨遗传算法（GAs）在音乐创作中的应用时，许多音乐家已经意识到其创造潜力。为了充分利用自然界中显而易见的创造性搜索无限可能性，我们开发了Plecto，这是一个用于进化CTRNNs（连续时间递归神经网络）以发现音频的创造性工具。CTRNNs作为一种低级音频合成结构，为用户提供了一个广阔的创造性搜索空间。本文将详细介绍Plecto系统的实验设计、实施过程以及实验结果，以评估其在音乐创作中的表现。

实验的主要目标是验证CTRNNs在音频探索中的有趣可能性，并探讨实现这样一个系统的若干考虑因素。通过这些实验，我们希望证明CTRNNs可以为音乐创作带来新的灵感和可能性。

2. 实验过程中使用的材料和方法

2.1 实验材料

Plecto系统的核心组件包括：
- CTRNNs ：用于生成音频信号的神经网络模型。
- 遗传算法（GA） ：用于优化CTRNNs参数的进化算法。
- 音频合成器 ：将CTRNNs生成的信号转换为可听音频的工具。

2.2 实验方法

实验方法主要包括以下几个步骤：
1. 初始化CTRNNs ：设置CTRNNs的初始参数，包括神经元数量、连接权重等。
2. 定义适应度函数 ：根据音乐创作的需求，定义适应度函数，以评估CTRNNs生成的音频质量。
3. 进化过程 <