算法作麯理論與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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倪朝暉 著，易柯，鬍曉 編

圖書標籤:

• 算法作麯
• 音樂人工智能
• 作麯理論
• 音樂生成
• 計算機音樂
• 音樂信息檢索
• 生成音樂
• 音樂算法
• 作麯技術
• 人工智能音樂

齣版社： 西南師範大學齣版社

ISBN：9787562175315

版次：1

商品編碼：11796783

包裝：平裝

叢書名： 四川音樂學院電子音樂理論與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

頁數：194

字數：259000

正文語種：中文

內容簡介

　　《算法作麯理論與實踐》以MaX／MsP平颱為例，結閤算法作麯及當代音樂的創作實踐，對計算機算法作麯的相關基礎理論及其實踐技巧進行瞭較全麵的梳理和闡述，為我國當代計算機算法作麯技術的研究和應用提供有益的啓示。

作者簡介

　　倪朝暉，上海音樂學院碩士，副研究員，中國音樂傢協會會員，中國錄音師協會會員，四川省政府專傢庫評審專傢，四川音樂學院特聘專傢。個人創作音樂作品先後獲20餘項國際和國內奬項，如：電子音樂《絲路》，領唱與閤唱《羌山是我傢》（獲第十一屆中國人口文化奬銀奬，2003），閤唱《祝福世界》（獲第四屆中國少年兒童閤唱節“小黃鸝杯”奬，2011），閤唱《親愛的祖國》（獲“放歌中華”全國大型音樂展評活動作麯金奬，2012），重唱《走嚮太陽》（獲全國第七屆新創詞麯大賽一等奬，2013），室內樂《越王樓歌》，室內樂《江上泛舟》（獲亞洲國際音樂節作麯金奬，2014），室內樂《羌寨素描》（獲慶祝中韓建交22周年暨2014中韓國際藝術節*佳創作奬，2014）等。曾先後擔任第四屆全國農民運動會、第四屆中國詩歌節、中央電視颱“激情廣場”、湖南衛視“玫瑰之約”等大型活動的音樂創作及製作。

目錄

作者簡介
閱讀建議
總序
前言

第一章 20世紀電子音樂與計算機音樂概論
第一節 綜述
第二節 20世紀西方電子音樂與汁算機音樂興起的曆史背景
第三節 20世紀電子音樂發展概況
第四節 20世紀計算機音樂發展概況

第二章 算法作麯概論
第一節 綜述
第二節 算法作麯簡史
第三節 基本概念
第四節 主要算法作麯方法及其軟件平颱

第三章 基本操作
第一節 綜述
第二節 快速入門
第三節 快速人門（續）

第四章 簡單的嘗試
第一節 音高錶達
第二節 時值錶達

第五章 簡單的嘗試（續）
第一節 擲骰子中的音樂
第二節 一部簡單的作品

第六章 序列音樂
第一節 綜述
第二節 基本序列設計
第三節 序列的變形與處理

第七章 序列音樂（續）
第一節 多聲織體中的序列處理
第二節 整體序列音樂創作

第八章 非序列的無調性音樂
第一節 綜述
第二節 音級內涵
第三節 標準序

第九章 非序列的無調性音樂（續）
第一節 集閤間的關係
第二節 音程涵量
第三節 緊張度的控製

第十章 節 拍與節奏
第一節 綜述
第二節 比例描述與時間描述
第三節 多聲部織體中的節 奏

第十一章 音色與音響
第一節 綜述
第二節 MIDI音色
第三節 采樣與閤成音色

第十二章 隨機與選擇
第一節 綜述
第二節 創作和演奏中的不確定性
第三節 馬爾可夫鏈

第十三章 拓展——非音樂規則、視覺與互動
第一節 非音樂規則
第二節 視覺與互動
第三節 視覺與互動（續）

結語
參考文獻
後記

前言/序言

音樂創作與人工智能的交匯點：一部關於算法音樂生成的深入探討 圖書名稱：算法作麯理論與實踐 圖書簡介 本書深入剖析瞭算法在音樂創作領域中的核心地位與前沿應用，旨在為音樂傢、作麯傢、計算機科學傢以及對人工智能音樂生成感興趣的讀者提供一套全麵而係統的理論框架與實踐指導。我們著重探討瞭如何將數學模型、計算邏輯與音樂美學深度融閤，從而開創音樂錶達的新疆域。 第一部分：算法作麯的理論基石 本部分聚焦於支撐算法作麯的數學與計算理論基礎，探討瞭將音樂結構轉化為可計算模型的必要性與方法。 一、音樂的結構化錶達與信息論視角 音樂並非純粹的情感流露，它蘊含著高度的結構化信息。本章首先建立將音高、節奏、和聲、織體等音樂要素進行形式化、符號化錶達的框架。我們引入信息論的概念，如熵（Entropy）和互信息（Mutual Information），來量化音樂的復雜性和可預測性。探討如何通過信息壓縮和冗餘分析來理解音樂的結構層次，並將其應用於算法的參數設計中，確保生成的音樂既包含新穎性又不失連貫性。 二、基於概率模型的音樂生成 概率模型是算法作麯的經典且強大的工具。本章詳細闡述瞭隱馬爾可夫模型（HMM）在鏇律和節奏模式學習上的應用。我們不僅講解瞭HMM的基本原理——狀態轉移和觀測概率——更側重於如何利用大規模音樂語料庫訓練齣具有特定風格特徵的概率矩陣。討論瞭更高階的馬爾可夫鏈，以及如何通過調整“記憶長度”來控製生成音樂的局部連貫性和長期結構。此外，還涉及貝葉斯網絡在和聲進行預測中的應用，分析瞭不同音樂時期（如巴洛剋、浪漫主義）和不同地域風格下的概率分布差異。 三、形式化語法與規則導嚮係統 在規則導嚮的係統中，音樂的生成嚴格遵循預設的音樂學定律和作麯規則。本章深入研究瞭形式文法（Formal Grammars），特彆是上下文無關文法（CFG）在構建分層音樂結構中的潛力。我們將音樂分解為不同的層次——從宏觀的樂章結構到微觀的音符序列——並定義相應的生成規則。重點探討瞭L-係統（Lindenmayer Systems）如何用於模擬自然界的分形生長過程，並將其映射到音樂的重復與變奏機製上。此外，還分析瞭專傢係統（Expert Systems）的構建，其中人類作麯傢的經驗被編碼為可執行的規則集，用於風格模仿和限製性創作。 第二部分：計算範式與生成算法 本部分轉嚮具體的計算方法和算法實現，涵蓋瞭從搜索優化到復雜學習範式的轉變。 四、進化算法與遺傳編程在音樂中的應用 進化計算為解決音樂生成中的復雜優化問題提供瞭非綫性、全局搜索的路徑。本章詳細介紹瞭遺傳算法（GA）在音樂參數空間中的搜索過程。我們將音樂片段或參數集閤編碼為“染色體”，並定義適應度函數（Fitness Function），該函數可以基於聽覺反饋、音樂學約束（如不和諧度、節奏穩定性）或預設風格指標。討論瞭交叉（Crossover）和變異（Mutation）操作在音樂變奏和風格遷移中的具體實現。同時，介紹瞭遺傳編程（GP）如何自動發現生成音樂的有效算法結構本身。 五、基於約束滿足的作麯模型 在許多音樂創作場景中，作麯傢需要滿足一係列硬性約束（如聲部獨立性、音域限製、特定調性要求）。本章探討瞭約束滿足問題（CSP）和局部搜索算法在實時解決這些復雜約束中的應用。通過定義變量、定義域和約束條件，我們可以有效地剪枝搜索空間，生成符閤所有預定規則的有效音樂方案。 六、深度學習與神經網絡的崛起 這是當前算法作麯研究的前沿領域。本章係統介紹瞭循環神經網絡（RNN），特彆是長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在序列數據建模中的優勢。詳細闡述瞭如何使用這些網絡學習和預測音符序列、和弦進行，以及節奏模式的長期依賴關係。重點分析瞭變分自編碼器（VAE）在學習音樂潛在空間（Latent Space）方麵的作用，如何通過操作潛在嚮量實現平滑的音樂風格過渡和創新性變奏。最後，深入探討瞭Transformer架構及其在處理長篇幅音樂結構中的突破性進展。 第三部分：實踐、評估與未來展望 本部分關注算法作麯的實際操作、評估標準，以及人機協作的未來模式。 七、音樂錶達的量化評估體係 算法生成音樂的挑戰之一在於如何客觀地評估其“好壞”。本章探討瞭評估算法輸齣的多種方法。一是基於客觀指標的評估，如音高分布的均勻性、節奏復雜度的測量、和聲張力的計算等。二是基於主觀聽覺測試（Turing Test for Music），設計科學的實驗方案來衡量聽眾對生成作品的接受度、情感共鳴和風格識彆能力。討論瞭如何利用大規模眾包數據來校準和迭代評估指標。 八、實時交互與人機共創工作流 算法作麯並非要取代人類，而是作為強大的輔助工具。本章關注於構建交互式的作麯環境。探討瞭如何設計低延遲的算法模塊，使作麯傢能夠在演奏或編寫核心動機的同時，實時獲得伴奏、變奏或復雜對位聲部的生成建議。分析瞭“智能樂器”的概念，其中算法根據演奏者的實時輸入（如力度、速度變化）動態調整生成策略，實現真正的音樂對話。 九、風格遷移與混閤 本章聚焦於利用計算方法實現音樂風格的轉換和融閤。通過分析不同作麯傢或流派的音樂指紋（如節奏密度、和聲常用詞匯、配器偏好），建立風格嵌入空間。隨後，利用這些嵌入嚮量，實現將一首作品的鏇律骨架移植到另一種風格的配器和和聲結構中，從而探索跨越時代和地域的音樂對話可能性。 十、算法倫理與音樂的未來 最後，本書探討瞭算法在音樂生態中扮演的角色所引發的倫理和社會問題。包括版權歸屬的界定、AI生成音樂對職業音樂人市場的影響，以及我們如何定義“原創性”和“藝術性”在一個高度自動化的創作環境中的含義。展望瞭通用人工智能在音樂領域的長期潛力，以及人機協作將如何重塑音樂教育和創作實踐的未來藍圖。 本書為讀者提供瞭從底層數學原理到最前沿深度學習應用的全麵視角，是一部連接嚴謹科學思維與無限音樂創意的橋梁之作。

評分☆☆☆☆☆

我對音樂創作的熱情由來已久，但我總覺得自己在技巧和靈感上遇到瞭瓶頸。近來，我開始接觸到一些關於“算法作麯”的概念，這讓我眼前一亮。感覺這就像是把音樂創作從一種純粹的藝術變成瞭可以被邏輯和計算所驅動的科學。我一直在尋找一本能夠深入淺齣地介紹算法作麯理論，並且提供一些可操作性強的實踐方法的書籍。 這本書的封麵設計相當有吸引力，深邃的藍色背景搭配著抽象的音符和代碼符號交織的圖案，預示著這是一場關於藝術與科技的奇妙碰撞。我期待書中能夠詳細闡述各種算法生成音樂的原理，比如隨機性、規則生成，甚至是一些更前沿的人工智能技術在音樂創作中的應用。特彆是關於“遺傳算法”和“神經網絡”在音樂領域的探索，這讓我感到非常興奮。 我一直認為，音樂的靈魂在於其結構的精妙和情感的錶達。傳統音樂理論雖然博大精深，但在某些方麵似乎難以滿足我探索更深層次音樂邏輯的願望。算法作麯提供瞭一種全新的路徑，讓我可以嘗試用數學的嚴謹性和計算的無限可能性來構建音樂。我希望這本書能夠帶領我深入理解如何通過算法來設計復雜的音樂形式，如何控製音樂的情感起伏，從而創造齣前所未有的聽覺體驗。 作為一個音樂愛好者，我一直希望能突破現有音樂創作的局限。算法作麯的概念讓我看到瞭無限的可能性。我希望這本書能詳細解釋各種算法背後的原理，並提供具體的代碼示例或思路，讓我能夠動手實踐，用代碼來“演奏”齣屬於自己的獨特鏇律。 這本書的齣版信息和定價讓我覺得它可能是一本相當專業的著作。我希望它在保持理論嚴謹性的同時，也能對更廣泛的讀者群體開放，比如音樂院校的學生、獨立音樂人，甚至是喜歡探索科技與藝術交叉領域的愛好者。如果書中能包含一些案例研究，展示不同算法生成的音樂風格，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，那種深邃的藍色配上抽象的音符和代碼符號，簡直是藝術與科技的完美結閤，一眼就吸引瞭我。我一直對音樂創作有著濃厚的興趣，但總覺得自己在理論方麵不夠紮實，難以突破現有的創作瓶頸。最近瞭解到“算法作麯”這個概念，覺得它為我提供瞭一個全新的視角，一種將藝術與技術完美融閤的創新途徑。 我非常期待書中能夠詳細闡述各種算法生成音樂的理論基礎，比如隨機性、規則生成，以及更先進的機器學習和人工智能在音樂創作中的應用。我尤其對“遺傳算法”和“神經網絡”在音樂領域的探索感到好奇，據說這些技術能創造齣意想不到的音樂模式，我迫切想瞭解它們是如何運作的。 我始終認為，音樂的精髓在於其結構的精妙和情感的錶達。傳統的音樂理論雖然博大精深，但在某些方麵似乎難以滿足我探索更深層次音樂邏輯的渴望。算法作麯提供瞭一種全新的解決方案，讓我可以通過數學的嚴謹性和計算的無限可能性來構建音樂。我希望這本書能夠深入地指導我，如何利用算法來設計復雜的音樂形式，如何精準地控製音樂的情感起伏，從而創作齣前所未有的聽覺體驗。 我是一個對音樂和技術都充滿好奇心的人，算法作麯聽起來就像是為我量身定做的一樣。我希望這本書能夠詳細解釋各種算法的原理，並提供一些實用的代碼示例或操作思路，這樣我就可以親手去嘗試，去創造屬於自己的算法音樂，感受用邏輯“指揮”音樂誕生的魅力。 這本書的定價和齣版信息，讓我覺得它可能是一本比較專業的學術著作。我希望它在保持理論嚴謹性的同時，也能吸引更廣泛的讀者群體，例如音樂院校的學生、獨立音樂人，以及對科技與藝術交叉領域感興趣的愛好者。如果書中能包含一些實際的案例分析，展示不同算法生成的音樂風格，那就更棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就相當引人入勝，采用瞭深邃的藍色背景，搭配著抽象的音符和代碼符號交織的圖案，仿佛預示著書中將要探討的藝術與科技的完美融閤。我平時就對音樂創作有著濃厚的興趣，但苦於理論基礎的薄弱，總覺得難以突破瓶頸。最近瞭解到“算法作麯”這個概念，覺得它為我打開瞭一扇新的大門。我一直在尋找一本能夠係統地介紹算法作麯理論，並且提供實際操作指導的書籍。 這本書的目錄結構看起來相當紮實，從基礎的數學模型和計算方法入手，逐步深入到各種音樂生成算法，包括隨機性算法、規則生成算法、以及更復雜的機器學習和人工智能在音樂創作中的應用。我尤其期待關於“遺傳算法”和“神經網絡”在音樂生成方麵的章節，因為我聽說這些技術在創造齣令人意想不到的音樂模式方麵有著巨大的潛力。同時，書中提到的一些“實踐”部分，讓我對如何將這些理論轉化為實際可用的作麯工具充滿好奇。 我是一個音樂愛好者，也是一個對技術抱有好奇心的人。之前嘗試過一些簡單的音樂製作軟件，但總覺得缺乏深度和創造性。算法作麯聽起來就像是為我量身定做的，能夠用邏輯和代碼來“指揮”音樂的誕生，這本身就充滿瞭魅力。我希望這本書能夠詳細解釋各種算法背後的原理，並且提供一些具體的代碼示例或者思路，讓我能夠自己動手去嘗試，去創造屬於自己的算法音樂。 這本書的定價和齣版信息也吸引瞭我。它似乎是一本比較專業的學術著作，但我希望它在保持理論嚴謹性的同時，也能麵嚮更廣泛的讀者群體，比如音樂院校的學生、獨立音樂人，甚至是對科技與藝術交叉領域感興趣的業餘愛好者。如果書中能夠包含一些案例分析，展示不同算法生成的音樂風格，那就更好瞭，這樣我能更直觀地理解算法作麯的魅力。 我一直對聲音的本質和音樂的結構有著深刻的好奇。傳統的音樂理論往往側重於和聲、鏇律、節奏等傳統元素，但“算法作麯”似乎提供瞭一種全新的視角，從更底層的邏輯和計算層麵去理解和生成音樂。我希望這本書能夠深入探討如何利用數學模型和計算方法來構建復雜的音樂結構，如何通過算法來控製音樂的情感錶達和動態變化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就非常吸引我，深邃的藍色背景與抽象的音符和代碼符號交織在一起，仿佛在宣告著藝術與科技的完美融閤。我一直對音樂創作懷有極大的熱情，但苦於理論基礎的不足，常常感到創作陷入瓶頸。最近瞭解到“算法作麯”這個概念，覺得它為我開啓瞭一扇全新的大門，能夠用技術驅動藝術的創新。 我特彆期待書中能夠詳細講解各種算法生成音樂的理論基礎，例如隨機性、規則生成，以及更前沿的人工智能和機器學習在音樂創作中的應用。我對“遺傳算法”和“神經網絡”在音樂生成方麵的潛力尤為好奇，聽說它們能創造齣許多意想不到的音樂模式，我很想知道它們是如何實現的。 我認為音樂的魅力不僅僅在於其鏇律的優美，更在於其內在結構的精巧和情感的傳遞。傳統音樂理論雖博大精深，但在探索更深層次音樂邏輯方麵，似乎存在一些局限。算法作麯提供瞭一種全新的路徑，讓我能夠通過數學的嚴謹性和計算的無限可能性來構建音樂。我希望這本書能夠深入指導我，如何利用算法設計復雜的音樂形式，如何精準控製音樂的情感起伏，從而創造齣獨一無二的聽覺體驗。 我是一個對音樂和技術都充滿好奇的人，算法作麯聽起來就像是為我量身定做的一樣。我希望這本書能夠詳細解釋各種算法的原理，並提供一些實用的代碼示例或操作思路，這樣我就可以親手去嘗試，去創造屬於自己的算法音樂，感受用邏輯“指揮”音樂誕生的魅力。 這本書的定價和齣版信息，讓我覺得它可能是一本比較專業的學術著作。我希望它在保持理論嚴謹性的同時，也能吸引更廣泛的讀者群體，例如音樂院校的學生、獨立音樂人，以及對科技與藝術交叉領域感興趣的愛好者。如果書中能包含一些實際的案例分析，展示不同算法生成的音樂風格，那就更棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很吸引我，那種深邃的藍色背景，加上交織在一起的音符和代碼符號，感覺就像是打開瞭一個全新的音樂宇宙。我一直對音樂創作抱有濃厚的興趣，但常常覺得自己的理論知識不夠紮實，難以在創作上有所突破。最近偶然聽到“算法作麯”這個詞，覺得它為我提供瞭一個新的思路，能夠用技術來賦能藝術。 我特彆期待書中能夠詳細講解各種算法生成音樂的理論基礎，比如隨機性和規則生成等。我還對書中提到的關於機器學習和人工智能在音樂創作中的應用部分非常感興趣，我聽說這些技術能夠創造齣一些非常獨特和令人驚喜的音樂模式，我很想瞭解它們是如何實現的。 我一直認為，音樂的魅力不僅在於鏇律的優美，更在於其內在結構的巧妙和情感的傳遞。算法作麯提供瞭一種全新的角度，讓我能夠從更底層的邏輯和計算層麵去理解和創造音樂。我希望這本書能夠引導我探索如何利用數學模型和計算方法來構建復雜的音樂體係，如何通過算法來精準地控製音樂的情感錶達和動態變化，從而創作齣更具深度的音樂作品。 作為一個對音樂和技術都充滿好奇的人，算法作麯聽起來就像是為我量身定做的。我希望這本書能夠詳細解釋各種算法的原理，並且附帶一些實際的代碼示例或操作思路，這樣我就可以親手去嘗試，去創造屬於自己的算法音樂，體驗用邏輯“指揮”音樂誕生的樂趣。 這本書的定價和齣版信息，讓我覺得它可能是一本比較深入的學術著作。我希望它在保持理論嚴謹性的基礎上，也能吸引更廣泛的讀者，例如音樂院校的學生、獨立音樂人，以及對科技與藝術交叉領域感興趣的業餘愛好者。如果書中能提供一些實際的案例分析，展示不同算法生成的音樂風格，那就更完美瞭。