29、旋律塑形的重塑变换:概念、实现与应用

旋律塑形的重塑变换:概念、实现与应用

1. 旋律形式与约束

音乐作品通常会引入以简短旋律创意表达的主题,这些主题会在音乐中反复出现,包括跨越调式和和声变化,以及通过相似的变奏形式呈现。有时,这些主题被称为主导动机(leitmotifs),用于表达拟人化或寓言性的引用;如果主题在音乐中被强烈强调或占据主导地位,则被称为固定乐思(idée fixe)。从更基础的层面来看,它们都属于动机(motif)的范畴。

1.1 动机与乐句的定义

  • 动机 :是具有特定形状和结构的连续音符模式,作为一个单元,常被重复,可能会有一些细微的结构差异,或者在音高上进行单边移动。例如,在一个简单的 C 小调旋律中,第一小节可分为四个部分:C - Eb - D - F 标记为 A,G - Bb 标记为 B,再次出现的 C - Eb - D - F 同样标记为 A,Eb - D - C - D 标记为 C。这里的 A、B、C 就是动机的例子,其中 A 是重复的动机。
  • 乐句 :由一组连续的音符组成,可能包含动机和其他乐句,共同构成音乐中有意义的元素。例如,旋律中的 R、S、T 就是乐句。乐句可以处理音乐中动机单独无法涵盖的更复杂情况。

1.2 动机与乐句的类结构

动机和乐句在类结构上有一定的层次关系,其根源是 AbstractMotif,Motif、Phrase 和 Form 都从它派生而来,而 MelodicMotif 则从 Form 派生。
| 类名 | 描述 |
| ---- | ---- |
| AbstractMoti

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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