【摘 要】
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提出一种新的自动作曲方法,利用马尔科夫链的不确定性与多目标遗传算法的规则性,将二者相结合,应用到自动作曲中。在Musicxml文件下,统计训练样本中相邻音符之间音高与时值的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572244);全国大学生创新训练项目(201611845217)
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提出一种新的自动作曲方法,利用马尔科夫链的不确定性与多目标遗传算法的规则性,将二者相结合,应用到自动作曲中。在Musicxml文件下,统计训练样本中相邻音符之间音高与时值的前后关系,建立马尔科夫概率转换表。利用基于概率的多目标遗传算法,根据已建立的概率转换表构造关于音高、时值的适应性函数,同时加入少量音程和谐约束作为第三条适应性规则。实验表明,在同一乐理规则下,与仅用马尔科夫链输出结果进行音乐质量评分、对比,该方法在保证结果多样性的同时提高了音乐质量。
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