34、量子计算在音乐创作中的应用:从算法到无限可能

量子计算在音乐创作中的应用:从算法到无限可能

1. Algorhythms:Python 助力音乐生成

Algorhythms 借助 Python 包 Mingus 实现音乐创作。Mingus 是一款高级跨平台音乐理论与记谱包,支持 MIDI 文件和播放功能。它可用于探索音乐理论、构建编辑器、开发教育工具以及其他需要处理和播放音乐的应用。此外,还尝试了另一个名为 Music21 的 Python 包,它也具备出色的音乐功能。

2. Algorhythms 的音乐风格

Algorhythms 能够生成两种音乐风格,即“快乐”和“悲伤”。简单来说,“快乐”音乐使用大调和弦,“悲伤”音乐使用小调和弦。以 C 大调及其关系小调为例,Algorhythms 通过马尔可夫场方法选择和弦。大调和小调的节奏分别硬编码为每分钟 100 拍(bpm)和 60 拍,但这是可以自定义的。

旋律则使用大调和小调五声音阶中的音符。五声音阶在歌曲独奏中表现出色,同样适用于在全音阶和弦上进行安全过渡。旋律的选择方式与和弦相同,但旋律选择与和弦选择相互独立。Algorhythms 的第一代作品以输入调式的根和弦为种子。

Algorhythms 还硬编码为以完美的正格终止结束,试图在生成的曲调结尾处营造更强的解决感,但由于和弦结构中缺乏声部进行,终止效果稍显不足。该程序为旋律提供动态输入,音符音量在 0 到 127 之间随机缩放,并且可以扩展以包含延迟和混响效果。

以下是 Algorhythms 生成音乐的流程:

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    A[选择音乐风格] -->
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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