算法作曲理论与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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倪朝晖 著，易柯，胡晓 编

图书标签:

• 算法作曲
• 音乐人工智能
• 作曲理论
• 音乐生成
• 计算机音乐
• 音乐信息检索
• 生成音乐
• 音乐算法
• 作曲技术
• 人工智能音乐

出版社： 西南师范大学出版社

ISBN：9787562175315

版次：1

商品编码：11796783

包装：平装

丛书名： 四川音乐学院电子音乐理论与技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：194

字数：259000

正文语种：中文

内容简介

　　《算法作曲理论与实践》以MaX／MsP平台为例，结合算法作曲及当代音乐的创作实践，对计算机算法作曲的相关基础理论及其实践技巧进行了较全面的梳理和阐述，为我国当代计算机算法作曲技术的研究和应用提供有益的启示。

作者简介

　　倪朝晖，上海音乐学院硕士，副研究员，中国音乐家协会会员，中国录音师协会会员，四川省政府专家库评审专家，四川音乐学院特聘专家。个人创作音乐作品先后获20余项国际和国内奖项，如：电子音乐《丝路》，领唱与合唱《羌山是我家》（获第十一届中国人口文化奖银奖，2003），合唱《祝福世界》（获第四届中国少年儿童合唱节“小黄鹂杯”奖，2011），合唱《亲爱的祖国》（获“放歌中华”全国大型音乐展评活动作曲金奖，2012），重唱《走向太阳》（获全国第七届新创词曲大赛一等奖，2013），室内乐《越王楼歌》，室内乐《江上泛舟》（获亚洲国际音乐节作曲金奖，2014），室内乐《羌寨素描》（获庆祝中韩建交22周年暨2014中韩国际艺术节*佳创作奖，2014）等。曾先后担任第四届全国农民运动会、第四届中国诗歌节、中央电视台“激情广场”、湖南卫视“玫瑰之约”等大型活动的音乐创作及制作。

目录

作者简介
阅读建议
总序
前言

第一章 20世纪电子音乐与计算机音乐概论
第一节 综述
第二节 20世纪西方电子音乐与汁算机音乐兴起的历史背景
第三节 20世纪电子音乐发展概况
第四节 20世纪计算机音乐发展概况

第二章 算法作曲概论
第一节 综述
第二节 算法作曲简史
第三节 基本概念
第四节 主要算法作曲方法及其软件平台

第三章 基本操作
第一节 综述
第二节 快速入门
第三节 快速人门（续）

第四章 简单的尝试
第一节 音高表达
第二节 时值表达

第五章 简单的尝试（续）
第一节 掷骰子中的音乐
第二节 一部简单的作品

第六章 序列音乐
第一节 综述
第二节 基本序列设计
第三节 序列的变形与处理

第七章 序列音乐（续）
第一节 多声织体中的序列处理
第二节 整体序列音乐创作

第八章 非序列的无调性音乐
第一节 综述
第二节 音级内涵
第三节 标准序

第九章 非序列的无调性音乐（续）
第一节 集合间的关系
第二节 音程涵量
第三节 紧张度的控制

第十章 节 拍与节奏
第一节 综述
第二节 比例描述与时间描述
第三节 多声部织体中的节 奏

第十一章 音色与音响
第一节 综述
第二节 MIDI音色
第三节 采样与合成音色

第十二章 随机与选择
第一节 综述
第二节 创作和演奏中的不确定性
第三节 马尔可夫链

第十三章 拓展——非音乐规则、视觉与互动
第一节 非音乐规则
第二节 视觉与互动
第三节 视觉与互动（续）

结语
参考文献
后记

前言/序言

音乐创作与人工智能的交汇点：一部关于算法音乐生成的深入探讨 图书名称：算法作曲理论与实践 图书简介 本书深入剖析了算法在音乐创作领域中的核心地位与前沿应用，旨在为音乐家、作曲家、计算机科学家以及对人工智能音乐生成感兴趣的读者提供一套全面而系统的理论框架与实践指导。我们着重探讨了如何将数学模型、计算逻辑与音乐美学深度融合，从而开创音乐表达的新疆域。 第一部分：算法作曲的理论基石 本部分聚焦于支撑算法作曲的数学与计算理论基础，探讨了将音乐结构转化为可计算模型的必要性与方法。 一、音乐的结构化表达与信息论视角 音乐并非纯粹的情感流露，它蕴含着高度的结构化信息。本章首先建立将音高、节奏、和声、织体等音乐要素进行形式化、符号化表达的框架。我们引入信息论的概念，如熵（Entropy）和互信息（Mutual Information），来量化音乐的复杂性和可预测性。探讨如何通过信息压缩和冗余分析来理解音乐的结构层次，并将其应用于算法的参数设计中，确保生成的音乐既包含新颖性又不失连贯性。 二、基于概率模型的音乐生成 概率模型是算法作曲的经典且强大的工具。本章详细阐述了隐马尔可夫模型（HMM）在旋律和节奏模式学习上的应用。我们不仅讲解了HMM的基本原理——状态转移和观测概率——更侧重于如何利用大规模音乐语料库训练出具有特定风格特征的概率矩阵。讨论了更高阶的马尔可夫链，以及如何通过调整“记忆长度”来控制生成音乐的局部连贯性和长期结构。此外，还涉及贝叶斯网络在和声进行预测中的应用，分析了不同音乐时期（如巴洛克、浪漫主义）和不同地域风格下的概率分布差异。 三、形式化语法与规则导向系统 在规则导向的系统中，音乐的生成严格遵循预设的音乐学定律和作曲规则。本章深入研究了形式文法（Formal Grammars），特别是上下文无关文法（CFG）在构建分层音乐结构中的潜力。我们将音乐分解为不同的层次——从宏观的乐章结构到微观的音符序列——并定义相应的生成规则。重点探讨了L-系统（Lindenmayer Systems）如何用于模拟自然界的分形生长过程，并将其映射到音乐的重复与变奏机制上。此外，还分析了专家系统（Expert Systems）的构建，其中人类作曲家的经验被编码为可执行的规则集，用于风格模仿和限制性创作。 第二部分：计算范式与生成算法 本部分转向具体的计算方法和算法实现，涵盖了从搜索优化到复杂学习范式的转变。 四、进化算法与遗传编程在音乐中的应用 进化计算为解决音乐生成中的复杂优化问题提供了非线性、全局搜索的路径。本章详细介绍了遗传算法（GA）在音乐参数空间中的搜索过程。我们将音乐片段或参数集合编码为“染色体”，并定义适应度函数（Fitness Function），该函数可以基于听觉反馈、音乐学约束（如不和谐度、节奏稳定性）或预设风格指标。讨论了交叉（Crossover）和变异（Mutation）操作在音乐变奏和风格迁移中的具体实现。同时，介绍了遗传编程（GP）如何自动发现生成音乐的有效算法结构本身。 五、基于约束满足的作曲模型 在许多音乐创作场景中，作曲家需要满足一系列硬性约束（如声部独立性、音域限制、特定调性要求）。本章探讨了约束满足问题（CSP）和局部搜索算法在实时解决这些复杂约束中的应用。通过定义变量、定义域和约束条件，我们可以有效地剪枝搜索空间，生成符合所有预定规则的有效音乐方案。 六、深度学习与神经网络的崛起 这是当前算法作曲研究的前沿领域。本章系统介绍了循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在序列数据建模中的优势。详细阐述了如何使用这些网络学习和预测音符序列、和弦进行，以及节奏模式的长期依赖关系。重点分析了变分自编码器（VAE）在学习音乐潜在空间（Latent Space）方面的作用，如何通过操作潜在向量实现平滑的音乐风格过渡和创新性变奏。最后，深入探讨了Transformer架构及其在处理长篇幅音乐结构中的突破性进展。 第三部分：实践、评估与未来展望 本部分关注算法作曲的实际操作、评估标准，以及人机协作的未来模式。 七、音乐表达的量化评估体系 算法生成音乐的挑战之一在于如何客观地评估其“好坏”。本章探讨了评估算法输出的多种方法。一是基于客观指标的评估，如音高分布的均匀性、节奏复杂度的测量、和声张力的计算等。二是基于主观听觉测试（Turing Test for Music），设计科学的实验方案来衡量听众对生成作品的接受度、情感共鸣和风格识别能力。讨论了如何利用大规模众包数据来校准和迭代评估指标。 八、实时交互与人机共创工作流 算法作曲并非要取代人类，而是作为强大的辅助工具。本章关注于构建交互式的作曲环境。探讨了如何设计低延迟的算法模块，使作曲家能够在演奏或编写核心动机的同时，实时获得伴奏、变奏或复杂对位声部的生成建议。分析了“智能乐器”的概念，其中算法根据演奏者的实时输入（如力度、速度变化）动态调整生成策略，实现真正的音乐对话。 九、风格迁移与混合 本章聚焦于利用计算方法实现音乐风格的转换和融合。通过分析不同作曲家或流派的音乐指纹（如节奏密度、和声常用词汇、配器偏好），建立风格嵌入空间。随后，利用这些嵌入向量，实现将一首作品的旋律骨架移植到另一种风格的配器和和声结构中，从而探索跨越时代和地域的音乐对话可能性。 十、算法伦理与音乐的未来 最后，本书探讨了算法在音乐生态中扮演的角色所引发的伦理和社会问题。包括版权归属的界定、AI生成音乐对职业音乐人市场的影响，以及我们如何定义“原创性”和“艺术性”在一个高度自动化的创作环境中的含义。展望了通用人工智能在音乐领域的长期潜力，以及人机协作将如何重塑音乐教育和创作实践的未来蓝图。 本书为读者提供了从底层数学原理到最前沿深度学习应用的全面视角，是一部连接严谨科学思维与无限音乐创意的桥梁之作。

评分☆☆☆☆☆

我对音乐创作的热情由来已久，但我总觉得自己在技巧和灵感上遇到了瓶颈。近来，我开始接触到一些关于“算法作曲”的概念，这让我眼前一亮。感觉这就像是把音乐创作从一种纯粹的艺术变成了可以被逻辑和计算所驱动的科学。我一直在寻找一本能够深入浅出地介绍算法作曲理论，并且提供一些可操作性强的实践方法的书籍。 这本书的封面设计相当有吸引力，深邃的蓝色背景搭配着抽象的音符和代码符号交织的图案，预示着这是一场关于艺术与科技的奇妙碰撞。我期待书中能够详细阐述各种算法生成音乐的原理，比如随机性、规则生成，甚至是一些更前沿的人工智能技术在音乐创作中的应用。特别是关于“遗传算法”和“神经网络”在音乐领域的探索，这让我感到非常兴奋。 我一直认为，音乐的灵魂在于其结构的精妙和情感的表达。传统音乐理论虽然博大精深，但在某些方面似乎难以满足我探索更深层次音乐逻辑的愿望。算法作曲提供了一种全新的路径，让我可以尝试用数学的严谨性和计算的无限可能性来构建音乐。我希望这本书能够带领我深入理解如何通过算法来设计复杂的音乐形式，如何控制音乐的情感起伏，从而创造出前所未有的听觉体验。 作为一个音乐爱好者，我一直希望能突破现有音乐创作的局限。算法作曲的概念让我看到了无限的可能性。我希望这本书能详细解释各种算法背后的原理，并提供具体的代码示例或思路，让我能够动手实践，用代码来“演奏”出属于自己的独特旋律。 这本书的出版信息和定价让我觉得它可能是一本相当专业的著作。我希望它在保持理论严谨性的同时，也能对更广泛的读者群体开放，比如音乐院校的学生、独立音乐人，甚至是喜欢探索科技与艺术交叉领域的爱好者。如果书中能包含一些案例研究，展示不同算法生成的音乐风格，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很吸引我，那种深邃的蓝色背景，加上交织在一起的音符和代码符号，感觉就像是打开了一个全新的音乐宇宙。我一直对音乐创作抱有浓厚的兴趣，但常常觉得自己的理论知识不够扎实，难以在创作上有所突破。最近偶然听到“算法作曲”这个词，觉得它为我提供了一个新的思路，能够用技术来赋能艺术。 我特别期待书中能够详细讲解各种算法生成音乐的理论基础，比如随机性和规则生成等。我还对书中提到的关于机器学习和人工智能在音乐创作中的应用部分非常感兴趣，我听说这些技术能够创造出一些非常独特和令人惊喜的音乐模式，我很想了解它们是如何实现的。 我一直认为，音乐的魅力不仅在于旋律的优美，更在于其内在结构的巧妙和情感的传递。算法作曲提供了一种全新的角度，让我能够从更底层的逻辑和计算层面去理解和创造音乐。我希望这本书能够引导我探索如何利用数学模型和计算方法来构建复杂的音乐体系，如何通过算法来精准地控制音乐的情感表达和动态变化，从而创作出更具深度的音乐作品。 作为一个对音乐和技术都充满好奇的人，算法作曲听起来就像是为我量身定做的。我希望这本书能够详细解释各种算法的原理，并且附带一些实际的代码示例或操作思路，这样我就可以亲手去尝试，去创造属于自己的算法音乐，体验用逻辑“指挥”音乐诞生的乐趣。 这本书的定价和出版信息，让我觉得它可能是一本比较深入的学术著作。我希望它在保持理论严谨性的基础上，也能吸引更广泛的读者，例如音乐院校的学生、独立音乐人，以及对科技与艺术交叉领域感兴趣的业余爱好者。如果书中能提供一些实际的案例分析，展示不同算法生成的音乐风格，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，那种深邃的蓝色配上抽象的音符和代码符号，简直是艺术与科技的完美结合，一眼就吸引了我。我一直对音乐创作有着浓厚的兴趣，但总觉得自己在理论方面不够扎实，难以突破现有的创作瓶颈。最近了解到“算法作曲”这个概念，觉得它为我提供了一个全新的视角，一种将艺术与技术完美融合的创新途径。 我非常期待书中能够详细阐述各种算法生成音乐的理论基础，比如随机性、规则生成，以及更先进的机器学习和人工智能在音乐创作中的应用。我尤其对“遗传算法”和“神经网络”在音乐领域的探索感到好奇，据说这些技术能创造出意想不到的音乐模式，我迫切想了解它们是如何运作的。 我始终认为，音乐的精髓在于其结构的精妙和情感的表达。传统的音乐理论虽然博大精深，但在某些方面似乎难以满足我探索更深层次音乐逻辑的渴望。算法作曲提供了一种全新的解决方案，让我可以通过数学的严谨性和计算的无限可能性来构建音乐。我希望这本书能够深入地指导我，如何利用算法来设计复杂的音乐形式，如何精准地控制音乐的情感起伏，从而创作出前所未有的听觉体验。 我是一个对音乐和技术都充满好奇心的人，算法作曲听起来就像是为我量身定做的一样。我希望这本书能够详细解释各种算法的原理，并提供一些实用的代码示例或操作思路，这样我就可以亲手去尝试，去创造属于自己的算法音乐，感受用逻辑“指挥”音乐诞生的魅力。 这本书的定价和出版信息，让我觉得它可能是一本比较专业的学术著作。我希望它在保持理论严谨性的同时，也能吸引更广泛的读者群体，例如音乐院校的学生、独立音乐人，以及对科技与艺术交叉领域感兴趣的爱好者。如果书中能包含一些实际的案例分析，展示不同算法生成的音乐风格，那就更棒了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就非常吸引我，深邃的蓝色背景与抽象的音符和代码符号交织在一起，仿佛在宣告着艺术与科技的完美融合。我一直对音乐创作怀有极大的热情，但苦于理论基础的不足，常常感到创作陷入瓶颈。最近了解到“算法作曲”这个概念，觉得它为我开启了一扇全新的大门，能够用技术驱动艺术的创新。 我特别期待书中能够详细讲解各种算法生成音乐的理论基础，例如随机性、规则生成，以及更前沿的人工智能和机器学习在音乐创作中的应用。我对“遗传算法”和“神经网络”在音乐生成方面的潜力尤为好奇，听说它们能创造出许多意想不到的音乐模式，我很想知道它们是如何实现的。 我认为音乐的魅力不仅仅在于其旋律的优美，更在于其内在结构的精巧和情感的传递。传统音乐理论虽博大精深，但在探索更深层次音乐逻辑方面，似乎存在一些局限。算法作曲提供了一种全新的路径，让我能够通过数学的严谨性和计算的无限可能性来构建音乐。我希望这本书能够深入指导我，如何利用算法设计复杂的音乐形式，如何精准控制音乐的情感起伏，从而创造出独一无二的听觉体验。 我是一个对音乐和技术都充满好奇的人，算法作曲听起来就像是为我量身定做的一样。我希望这本书能够详细解释各种算法的原理，并提供一些实用的代码示例或操作思路，这样我就可以亲手去尝试，去创造属于自己的算法音乐，感受用逻辑“指挥”音乐诞生的魅力。 这本书的定价和出版信息，让我觉得它可能是一本比较专业的学术著作。我希望它在保持理论严谨性的同时，也能吸引更广泛的读者群体，例如音乐院校的学生、独立音乐人，以及对科技与艺术交叉领域感兴趣的爱好者。如果书中能包含一些实际的案例分析，展示不同算法生成的音乐风格，那就更棒了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就相当引人入胜，采用了深邃的蓝色背景，搭配着抽象的音符和代码符号交织的图案，仿佛预示着书中将要探讨的艺术与科技的完美融合。我平时就对音乐创作有着浓厚的兴趣，但苦于理论基础的薄弱，总觉得难以突破瓶颈。最近了解到“算法作曲”这个概念，觉得它为我打开了一扇新的大门。我一直在寻找一本能够系统地介绍算法作曲理论，并且提供实际操作指导的书籍。 这本书的目录结构看起来相当扎实，从基础的数学模型和计算方法入手，逐步深入到各种音乐生成算法，包括随机性算法、规则生成算法、以及更复杂的机器学习和人工智能在音乐创作中的应用。我尤其期待关于“遗传算法”和“神经网络”在音乐生成方面的章节，因为我听说这些技术在创造出令人意想不到的音乐模式方面有着巨大的潜力。同时，书中提到的一些“实践”部分，让我对如何将这些理论转化为实际可用的作曲工具充满好奇。 我是一个音乐爱好者，也是一个对技术抱有好奇心的人。之前尝试过一些简单的音乐制作软件，但总觉得缺乏深度和创造性。算法作曲听起来就像是为我量身定做的，能够用逻辑和代码来“指挥”音乐的诞生，这本身就充满了魅力。我希望这本书能够详细解释各种算法背后的原理，并且提供一些具体的代码示例或者思路，让我能够自己动手去尝试，去创造属于自己的算法音乐。 这本书的定价和出版信息也吸引了我。它似乎是一本比较专业的学术著作，但我希望它在保持理论严谨性的同时，也能面向更广泛的读者群体，比如音乐院校的学生、独立音乐人，甚至是对科技与艺术交叉领域感兴趣的业余爱好者。如果书中能够包含一些案例分析，展示不同算法生成的音乐风格，那就更好了，这样我能更直观地理解算法作曲的魅力。 我一直对声音的本质和音乐的结构有着深刻的好奇。传统的音乐理论往往侧重于和声、旋律、节奏等传统元素，但“算法作曲”似乎提供了一种全新的视角，从更底层的逻辑和计算层面去理解和生成音乐。我希望这本书能够深入探讨如何利用数学模型和计算方法来构建复杂的音乐结构，如何通过算法来控制音乐的情感表达和动态变化。