计算机音乐思维研究
基于人工智能的音乐作曲与变调技术研究
基于人工智能的音乐作曲与变调技术研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一项快速发展的技术，逐渐渗透到各个领域。
在音乐领域中，人工智能也被应用于音乐作曲与变调。
本文将研究基于人工智能的音乐作曲与变调技术，并讨论其现状和未来的发展。
音乐是一种具有美感和情感表达的艺术形式，而作曲是音乐创作的核心。
传统上，音乐作曲需要人类创作者具备丰富的音乐知识和创造力。
但是，基于人工智能的音乐作曲技术的出现，将音乐创作的门槛降低，并为普通人创造音乐的机会。
通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以从大量的音乐作品中学习到作曲规律和音乐风格，并生成新的音乐作品。
例如，OpenAI的“MuseNet”就是一个基于人工神经网络的音乐生成系统，它可以创作出多种风格和类型的音乐作品，包括古典音乐、流行音乐等。
通过MuseNet，普通用户可以轻松地生成符合自己需求的音乐作品，无需具备专业的音乐知识。
此外，人工智能还可以通过分析现有音乐作品的元素和结构，生成符合特定风格和情感的音乐作品。
例如，FlowMachines是一种基于人工智能的音乐生成系统，可以通过学习数百首音乐作品的元素和结构，生成新的音乐作品。
这种技术使得音乐的创作过程更加高效，并且可以生成多样化的音乐作品。
除了音乐作曲，人工智能还可以应用于音乐的变调技术。
变调是一种改变音乐的声调或调式的技术，用于创造不同的音乐风格和情感。
传统的变调技术需要人工干预和音频编辑软件的支持，耗时且工作量大。
而基于人工智能的变调技术可以通过智能算法自动改变音乐的声调，使得变调过程更加高效和准确。
目前，基于人工智能的音乐作曲与变调技术已经取得了一些成功的应用案例。
例如，AI音乐人“虚拟歌手”Hatsune Miku以其优美的音乐作品和可爱的形象成功吸引了全球的粉丝。
另外，AI音乐作曲家Amper Music已经合作创作了多首音乐作品，这些作品融合了人工智能的创造力和人类创作者的想法，取得了不错的反响。
基于深度学习的音乐分类算法研究
基于深度学习的音乐分类算法研究随着互联网技术的发展，人们在日常生活中越来越频繁地接触到音乐。
随着数字化时代的到来，爆炸式增长的音乐资源让用户在选择音乐时遇到了难题，需要分类来整理海量的音乐素材。
此时，音乐分类便成为一个重要的研究领域。
传统的音乐分类方法主要依靠人工标注和规则表达，无法自动化地从大量的音频数据中层层筛选和分析得出正确的分类结果。
近年来，深度学习技术的高速发展为音乐分类带来新的机遇。
本文将分析基于深度学习的音乐分类算法研究现状和趋势。
一、深度学习入门深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一种方法，是一种通过多层次的神经网络对数据进行表征学习的方法。
与浅层次的神经网络相比，深度学习具有更强的表征能力和更准确的逼近能力。
它的研究范围涵盖了神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络等多种模型。
深度学习的相关算法一般都使用Python和深度学习框架TensorFlow来实现，例如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
相比传统机器学习算法，深度学习具有更强的自适应能力和泛化能力，可以更好地应对复杂的分类问题。
二、基于深度学习的音乐分类研究现状随着音乐分类领域的研究不断深入，基于深度学习的音乐分类算法也在不断发展。
以下是几种常见的基于深度学习的音乐分类算法：1.基于CNN的音乐分类算法卷积神经网络是目前音乐分类研究领域中应用最广泛的一种算法。
这种算法能够在对音乐原始数据进行特征提取的同时，保留音乐信号自身的各种信息。
该算法的流程为：首先将音频数据转换成频谱图，然后对频谱图进行多尺度的卷积运算。
将卷积输出通过池化层进行处理，得到全局的音乐特征，最后通过全连接层将特征映射到目标分类类别上。
二十多年来，卷积神经网络在音乐分类领域得到了广泛应用，如2003年出现的音乐信息检索挑战赛（MIREX）中的音乐类别判定竞赛（Music Classification）。
音乐与思维发展探索音乐对逻辑思维与创新思维的培养作用
音乐与思维发展探索音乐对逻辑思维与创新思维的培养作用音乐与思维发展音乐是一种独特的艺术形式，它不仅能够给人们带来美妙的感受，还在很大程度上对人类的思维能力有着积极的影响。
本文将探讨音乐对逻辑思维和创新思维的培养作用，以及如何通过音乐来促进思维的发展。
一、音乐与逻辑思维的培养逻辑思维是指人们通过分析、归纳、推理等方式来解决问题的思维方式。
而音乐在其中发挥着重要的作用。
首先，音乐要求人们具备对节奏、调性、音高等要素的敏感性，在演奏过程中需要准确地表达出这些音乐要素，这就要求人们具备较强的逻辑思维能力。
其次，学习音乐需要掌握一系列的理论知识，比如音符的表示、音阶的构成等等，这些知识在一定程度上培养了学习者的逻辑思维能力。
此外，音乐还有一定的规则和规范，比如节拍的掌握、唱和弦的和声规则等等，这些规则的学习也对逻辑思维发展起到了促进作用。
二、音乐与创新思维的培养创新思维是指人们能够从不同的角度出发，重新组合已有的知识和观念，创造出新的理念和方法。
音乐在这方面也具备很大的潜力。
首先，音乐是一种艺术形式，它要求演奏者不仅要准确地演奏出乐曲，还需要赋予乐曲以情感和个人的表达。
这就要求演奏者要有一定的创造力，在乐曲演奏过程中能够做出独特的诠释和演绎，这对于培养创新思维非常重要。
其次，音乐教育注重培养学生的审美能力，通过欣赏和分析不同风格和类型的音乐作品，激发学生的创造力和想象力，培养他们敢于创新的精神。
最后，学习音乐需要学会处理和解决各种难题和困难，这个过程也锻炼了学生的创新思维和解决问题的能力。
三、如何通过音乐促进思维的发展为了更好地发挥音乐教育在思维发展中的作用，我们可以采取以下几种方式。
首先，将音乐融入到日常生活中，比如在学习、工作的空闲时间里欣赏音乐，这样不仅能够放松身心，还能够培养对音乐的欣赏和感受能力。
其次，可以让孩子从小学习音乐，参加音乐培训班或加入合唱团、乐团等音乐组织，通过系统的学习和训练培养他们的音乐素养和思维能力。
计算机科学与音乐的交叉数字音乐时代
计算机科学与音乐的交叉数字音乐时代计算机科学与音乐的交叉：数字音乐时代随着科技的快速发展和互联网的普及，数字音乐正变得越来越流行。
计算机科学在数字音乐时代中扮演着重要角色，它们相互交叉和融合，共同推动了音乐的创作、制作、传播以及消费方式的革新。
本文将探讨计算机科学在数字音乐时代的应用以及对音乐产业的影响，并展望未来数字音乐的发展趋势。
一、音乐创作与计算机科学的融合在过去，音乐创作的过程往往依赖于人工演奏和录制，而如今计算机科学的应用使得音乐创作过程变得更加高效、便捷。
计算机音乐合成技术的发展使得音乐家能够通过电脑软件进行音乐创作，如虚拟乐器和音频编辑软件。
这些软件能够模拟各种乐器的声音和演奏方式，音乐家可以通过电脑键盘或其他输入设备弹奏出所需的音符和旋律，从而进行创作和编曲。
此外，计算机科学的机器学习和人工智能技术也为音乐创作带来了新的可能性。
通过训练模型和算法，计算机可以学习音乐的各种元素和规律，并生成全新的音乐作品。
例如，Google开发的"Magenta"项目就是一个通过机器学习生成音乐的工具，它能够自动创建曲调、和弦和旋律，为音乐创作带来了全新的体验。
二、音乐制作与计算机科学的融合在数字音乐时代，音乐制作的过程也得到了极大的改进和便利。
计算机科学在音乐制作领域的应用使得音频的录制、编辑、混音和母带处理等各个环节变得更加简单和高效。
数字音频工作站（DAW）软件的出现使得音乐制作和后期制作的流程更加集成化，音频的多轨录制与编辑可以在电脑上进行，包括音频切割、音量调整、音频效果添加等。
此外，计算机科学的虚拟现实技术也为音乐制作带来了新的可能性。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术使得音乐制作过程变得更加沉浸式和互动性。
音乐制作人可以利用虚拟现实技术创造出逼真的音乐场景，通过虚拟乐器演奏和操作，进一步提升创作的灵感和乐器技巧。
三、音乐传播与计算机科学的融合数字音乐时代也重新定义了音乐的传播方式。
基于深度学习的智能音乐生成与推荐系统研究
基于深度学习的智能音乐生成与推荐系统研究随着科技的不断进步，人工智能已经成为各行各业的关键技术之一。
音乐产业也受益于人工智能技术的发展，智能音乐生成与推荐系统成为了一个备受关注的研究方向。
本文将重点探讨基于深度学习的智能音乐生成与推荐系统的研究现状和未来发展方向。
一、智能音乐生成系统智能音乐生成系统是利用机器学习和深度学习技术来自动生成音乐的系统。
它不仅可以模仿音乐家的风格和创作技巧，还可以通过学习海量音乐数据来生成新的音乐作品。
深度学习在音乐生成方面的应用主要有以下几个方面：1. 音乐特征提取：深度学习可以通过分析和学习音乐的音频特征，包括节奏、旋律、和弦等，来提取音乐的特征表示。
这些特征可以用于生成新的音乐作品。
2. 音乐生成模型：深度学习可以通过训练神经网络模型来学习音乐的创作规律和风格。
生成模型可以通过学习音乐数据集中的模式和关联性，生成具有新颖性和创造性的音乐作品。
3. 音乐创作辅助工具：深度学习可以提供一些辅助工具，帮助音乐家进行创作和编辑音乐作品。
例如，可以利用深度学习技术将音乐家的创作理念转化为音乐片段，并提供自动合成和编辑功能。
二、智能音乐推荐系统智能音乐推荐系统是基于用户的兴趣和偏好，利用深度学习算法来实现个性化的音乐推荐。
深度学习在音乐推荐系统中的应用主要有以下几个方面：1. 用户兴趣建模：深度学习可以通过分析用户的历史听歌记录和音乐评价，建立用户的兴趣模型。
通过分析用户的行为模式和音乐偏好，可以更准确地推荐符合用户口味的音乐作品。
2. 特征学习：深度学习可以学习音乐的隐含特征，并将其用于音乐推荐。
通过挖掘音乐的深层次特征，可以更好地理解和描述音乐的内容，从而提供更准确的音乐推荐。
3. 相似度计算：深度学习可以通过学习音乐的相似性度量方式，为用户推荐与其历史听歌记录相似的音乐。
通过计算音乐之间的相似度，可以在用户喜好的基础上拓展推荐范围，提供更多样化的音乐推荐。
三、深度学习在智能音乐系统中的挑战虽然深度学习在智能音乐生成与推荐系统中的应用取得了一些进展，但仍存在一些挑战和问题需要解决。
音乐与大脑音乐如何影响我们的思维
音乐与大脑音乐如何影响我们的思维音乐与大脑：音乐如何影响我们的思维音乐是人类文化中不可或缺的一部分，它有着极其广泛的影响力，能够激发我们的情感、增强注意力、提高记忆力，并对思维过程产生深远的影响。
在本文中，我们将探讨音乐是如何影响我们的思维以及与大脑之间的关联。
一、音乐对情绪和情感的影响音乐有着独特的能力触动我们的情绪，并引发强烈的情感体验。
无论是欢快的舞曲还是悲伤的小夜曲，音乐都能够通过旋律、节奏和和声来传达情感信息。
研究表明，当我们听到悲伤的音乐时，大脑中与情感相关的区域会被激活，这引发了我们与音乐之间的情感共鸣。
另外，音乐还可以帮助我们调节情绪。
如果我们感到疲惫或紧张，听一段舒缓的音乐可以帮助我们放松，缓解压力。
因此，音乐被广泛地运用于情绪管理和情感疗法中，被认为是一种非常有效的情感调节工具。
二、音乐对注意力的增强音乐对注意力的影响力也是不可忽视的。
研究发现，当我们在进行复杂的认知任务时，如解决数学问题或进行创造性思考，适度的背景音乐可以帮助提高我们的注意力水平。
这是因为音乐能够刺激大脑中的多个区域，增加整体的脑活动水平，从而提高我们对任务的专注度。
然而，需要注意的是，过于复杂或刺激性的音乐可能会分散我们的注意力，干扰我们的思维过程。
因此，在进行需要高度集中注意力的任务时，最好选择轻柔、简单的背景音乐，以营造一个有助于思考的环境。
三、音乐与记忆力的关联音乐对记忆力的影响也备受关注。
研究表明，音乐能够激活与记忆相关的大脑区域，增强我们对事物的记忆能力。
这一点可以从我们小时候学习歌曲的经验中得到证明。
在学习新的知识或技能时，通过与音乐相关联，可以增加信息的编码和存储，提高记忆效果。
除了对日常学习的影响外，音乐还被应用于一些特殊的记忆训练中。
例如，音乐疗法被用于帮助患有阿尔茨海默病等记忆障碍的患者提高记忆能力。
这是因为音乐能够唤起患者的早期记忆，帮助他们回忆起过去的经历。
四、音乐对创造力的激发音乐在创造力的培养和激发方面也起到重要的作用。
音乐学研究中的创新与实践思维
音乐学研究中的创新与实践思维音乐学作为一门学科，既有其传统的研究方法和理论框架，也需要不断进行创新和实践思维的探索。
在当今快速发展的信息时代，音乐学研究面临着新的挑战和机遇。
本文将探讨音乐学研究中的创新与实践思维，以期为音乐学研究者提供一些思考和启示。
一、跨学科融合的创新思维音乐学研究的创新思维需要跨越学科的界限，与其他学科进行融合。
例如，将音乐学与心理学相结合，探讨音乐对人类情感和认知的影响；将音乐学与神经科学相结合，研究音乐对大脑的激活和神经传递的机制。
这种跨学科融合的创新思维可以帮助我们深入理解音乐的本质和作用，推动音乐学研究的发展。
二、数字化技术的应用与实践随着数字化技术的迅猛发展，音乐学研究也逐渐向数字化方向转变。
数字化技术为音乐学研究者提供了更广阔的研究空间和更精确的数据分析手段。
例如，通过音乐数据库的建立和分析，可以对音乐作品的演变和流行趋势进行研究；通过音乐创作软件的应用，可以实现创作过程的数字化记录和编辑。
数字化技术的应用与实践为音乐学研究带来了更多的可能性和创新思路。
三、实践性研究的重要性音乐学研究中的实践性研究同样具有重要的意义。
实践性研究可以帮助我们更好地理解和体验音乐，从而深化对音乐的认识。
例如，音乐演奏实践可以帮助我们理解作曲家的意图和音乐作品的内涵；音乐教育实践可以帮助我们研究音乐教学的有效性和学习策略。
实践性研究的重要性在于将理论与实际相结合，使研究结果更具有可操作性和实用性。
四、文化多样性与跨文化研究在全球化的背景下，音乐学研究也需要更加关注文化多样性和跨文化交流。
音乐是一种跨越语言和文化的艺术形式，不同文化背景下的音乐具有独特的风格和特点。
跨文化研究可以帮助我们了解不同文化之间音乐的异同和交流的机制。
例如，研究中国古典音乐与西方古典音乐的比较，可以帮助我们更好地理解两种音乐传统的发展和演变。
五、社会参与与公众教育音乐学研究不仅仅是学术界的事务，也需要与社会大众进行互动和交流。
利用深度学习算法进行音乐风格分类研究
利用深度学习算法进行音乐风格分类研究1. 引言音乐风格分类是音乐信息检索领域中的一个重要任务，其目的是将音乐片段或整首歌曲分为不同的风格类别，帮助人们更好地理解和管理音乐。
深度学习算法作为一种强大的机器学习算法，在音乐风格分类任务中取得了不错的成果。
本文旨在介绍利用深度学习算法进行音乐风格分类的研究进展，包括相关算法、特征提取方法和实验结果。
2. 相关算法2.1 卷积神经网络（CNN）CNN是一种灵活的神经网络结构，适合于处理图像、音频等数据（LeCun, Bengio, & Hinton, 2015）。
采用卷积层、池化层和全连接层对音频信号进行分析，提取出具有代表性的特征，再通过softmax函数将输入映射到类别概率上。
CNN在音频分类任务中表现出色（Han, Chiang, & Wang, 2017），但在一定程度上受到卷积核大小和网络深度的影响。
2.2 循环神经网络（RNN）RNN是一种适合于序列数据处理的神经网络，其内部存在循环连接，能够学习到时间序列的模式。
在音乐风格分类任务中，RNN可以利用音频信号中的时序信息提取特征（Lyu, Liu, & Wu,2019）。
但是由于RNN在学习长时序数据时容易出现梯度消失或爆炸的问题，因此需要使用LSTM或GRU等改进模型。
2.3 支持向量机（SVM）SVM是一种经典的分类模型，其优点在于能够有效地处理高维数据，并且具有较好的泛化性能（Cortes & Vapnik, 1995）。
在音乐风格分类中，SVM通常采用MFCC、Spectral Centroid等特征进行训练（Tsaptsinos, Vafeiadis, & Kotsifakos, 2018）。
SVM模型在处理大规模数据集时需要较长的训练时间，但是在处理小规模数据时具有较好的效果。
3. 特征提取方法3.1 Mel频率倒谱系数（MFCC）MFCC是一种经典的音频特征提取方法，它能够有效地反映出人耳对声音的感知（Davis & Mermelstein, 1980）。
基于算法的音乐内容生成与分析研究
基于算法的音乐内容生成与分析研究随着人工智能技术的发展，算法在音乐领域的应用正变得越来越重要。
基于算法的音乐内容生成与分析研究是通过计算机程序创造音乐和分析音乐的过程。
本文将探讨该领域的相关技术和应用，包括音乐生成算法、音乐情感分析、音乐风格分类等。
一、音乐生成算法音乐生成算法是使用计算机程序创造音乐的核心技术。
目前，基于算法的音乐生成算法主要可以分为两类：基于规则的算法和基于机器学习的算法。
基于规则的算法是通过编写一套规则，模拟作曲家的创作过程，从而生成音乐。
这些规则可以包括音乐理论知识、和声规则、节奏模式等。
通过调整这些规则的参数，可以产生不同风格的音乐。
然而，这种方法的局限性在于需要人工编写规则，并且生成的音乐缺乏创新性和独特性。
基于机器学习的算法是通过训练模型，让计算机从大量音乐数据中学习音乐的规律，并生成新的音乐作品。
其中，生成对抗网络（GAN）是一个常用的技术，通过训练一个生成器和一个判别器，让生成器不断优化生成的音乐，同时判别器不断提高鉴别真实音乐和生成音乐的能力。
这种方法可以更好地模拟音乐的创造过程，生成的音乐更加丰富多样。
二、音乐情感分析音乐情感分析是研究音乐表达情感的过程。
通过算法分析音乐的音调、节奏、和弦进程等特征，可以预测音乐所传达的情感。
在音乐内容生成方面，情感分析可以帮助生成器创造出更加感人动人的音乐作品。
在音乐分析方面，可以根据音乐的情感特征，对音乐进行分类、推荐等操作。
目前，有许多方法可以用于音乐情感分析，包括基于规则的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法通过定义一些规则和特征来分析情感，然而这种方法的效果常常受限于规则的准确性和完备性。
相比之下，基于机器学习的方法可以自动从数据中学习音乐与情感之间的关系，提高情感分析的准确性。
三、音乐风格分类音乐风格分类是将不同音乐作品归类到特定的音乐风格或类型中的过程。
音乐风格分类的目的是帮助人们理解和识别音乐，并为音乐推荐提供基础。
人工智能在音乐创作中的应用和创新思路
人工智能在音乐创作中的应用和创新思路自从计算机问世以来，人们对于计算机对于音乐创作的应用就一直持续着浓厚的兴趣。
而在近几年，尤其是近几年来，随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的人开始探索人工智能在音乐创作中的应用。
人工智能不仅能够通过算法快速生成乐曲，也能够分析和学习音乐规律，甚至能够和乐器互动。
本文将分析人工智能在音乐创作中的应用以及探讨未来的创新思路。
一、人工智能在音乐创作中的应用1. 算法生成音乐算法生成音乐是人工智能在音乐创作中的最直接应用。
最初，算法生成的音乐往往是基于模板的，有很强的规律性，但是随着算法的不断发展和优化，现在已经有一些音乐作品完全是由算法自主生成的。
生成音乐的算法有很多，比较流行的有遗传算法和神经网络算法。
遗传算法是通过不断的迭代过程，在不断筛选和迭代之间通过一种自然选择的方式得到最终的结果。
而神经网络的算法是通过对于音乐的大量训练数据进行学习，然后生成有规律的音乐。
2. 分析和学习音乐规律对于音乐的规律进行分析和学习也是人工智能在音乐创作中的应用之一。
音乐有着非常复杂的规律和模式，人们通过对于大量的音乐数据进行统计分析和学习，可以迅速获取音乐的规律和模式。
这种方法不仅可以用于音乐的分析，还可以用于创作音乐。
通过学习和分析已经存在的音乐，可以创作出符合音乐规律的新的作品。
3. 互动式音乐创作人工智能还可以和乐器进行互动式创作。
比如现在有一些智能钢琴、智能鼓，这些乐器可以通过内置的算法和传感器，可以实时接触到音乐家的行为并创作出与之相应的曲子。
这种方式不仅帮助音乐家创作出更原创的音乐，也可以帮助做出更具有现场感的表演。
二、创新思路1. 与人工智能合作创作随着人工智能技术的不断发展，越来越多的音乐家开始尝试与人工智能合作创作。
音乐家可以通过人工智能的算法和大数据，挖掘更深层次的音乐规律，并且可以通过避免人的妄想和陋习，使音乐更加纯粹且富有创意。
2. 改变音乐的表现方式人工智能可以通过创新的技术，将音乐呈现的方式进行改变。
高校音乐学专业《计算机音乐》课程内容的优化
高校音乐学专业《计算机音乐》课程内容的优化随着科技的迅猛发展，计算机在音乐领域的应用也日益广泛。
在高校音乐学专业《计算机音乐》课程中，如何充分利用计算机技术，提升学生的音乐素养和创作能力，成为亟待解决的问题。
本文将针对《计算机音乐》课程内容进行优化，以期提高教学质量，培养出更多有创新精神和实践能力的音乐人才。
一、课程简介《计算机音乐》是一门融合了音乐学、计算机科学、电子技术等多学科知识的交叉性课程。
其内容涵盖了数字音频处理、合成音乐、计算机辅助音乐创作、音乐信息检索等方面的知识和技术。
通过本课程的学习，学生能够掌握计算机在音乐创作、演奏、录音、制作等方面的应用技术，提高自己的创作能力和专业水平。
二、课程内容优化1. 创新思维培养在课程内容中加入创新思维的培养。
通过引导学生学习音乐和计算机科学的交叉知识，培养他们的跨学科思维能力。
设计音乐软件、音乐游戏、音乐交互装置等项目，让学生在实践中提高创新意识和实际操作能力。
2. 实践操作环节加强实践操作环节的设置，让学生在实际操作中学习音频编辑、合成音乐、录音制作等技术。
安排学生进行音频文件的编辑、合成乐曲、录音等实际操作，通过实践提高他们在音乐软件和设备的应用能力。
3. 项目实训设立项目实训环节，让学生在老师的指导下，自主设计并完成一个音乐相关项目。
实现一个音乐合成软件、设计一个音乐交互装置等。
通过项目实训，学生能够深入了解计算机音乐技术的应用，提高自己的实际动手能力和团队协作能力。
4. 集成课程将《计算机音乐》课程与其他相关专业课程进行集成，促进跨学科知识的交叉融合。
将计算机音乐与数字信号处理、多媒体技术、人机交互等课程进行整合，形成一系列相关知识的学习路径，提高学生的综合素养和能力。
引入实际音乐项目作为课程内容，例如参与音乐节、音乐厅演出等。
通过实际项目的参与，学生能够接触到真实的音乐创作和演出过程，提高自己的实际操作能力和综合素养。
6. 融合艺术表达在课程内容中融入艺术表达的要素，让学生从艺术的角度来学习和运用计算机音乐技术。
关于计算思维在艺术专业运用的几点思考
关于计算思维在艺术专业运用的几点思考摘要：文章通过对计算思维概念的研究，分析了信息时代计算思维对艺术专业的影响，提出艺术院校学生掌握计算思维能力的必要性。
对计算思维在艺术院校落地过程中可能出现的一些问题及困难进行了思考和分析，指出在教学过程中对计算思维认识上的一些误区，并根据艺术院校自身的特点，提出如何在教学中融入计算思维的几点见解。
关键词：计算思维；艺术院校；计算思维；落地计算思维是指运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
计算思维的概念最早是由麻省理工学院的seymour Papert教授在1996年提出的，而美国的卡内基・梅隆大学的周以真教授则清晰系统地阐述了计算思维，并将这一概念提到前台，使其广受关注。
如今，计算思维概念在我国得到进一步的发展，计算思维的思想正逐步得到认同，大学生计算思维能力的培养也得到国内教育界的广泛重视。
值得注意的是，计算思维并非只适用于计算机专业领域，而是越来越多地对不同的学科领域产生影响。
在信息化的大背景下，计算机学科与艺术学科的融合愈发紧密，不仅仅产生了计算机艺术这门新兴的交叉学科，同时也改变了艺术专业的学习方式和艺术创作方式，甚至改变了艺术工作者和艺术院校师生的思维方式。
如何使计算思维在艺术院校落地，如何将计算思维引入到教学中，使艺术院校学生能够正确理解和认识计算思维，提高他们的计算思维能力，值得我们深入探讨和研究。
1 计算思维的概念周以真教授对计算思维的定义是：计算思维是运用计算机科学的基本概念进行问题求解、设计系统和理解人类的行为，其中涵盖了计算机科学之广度的一系列思维活动。
再进一步来说，计算思维就是通过嵌入、约简、转化、仿真等方法，把一个看起来困难无从下手的问题重新阐释成一个人们知道如何解决的问题。
周以真教授同时指出，计算思维是每个人具备的基本技能，绝不仅仅属于计算机科学家。
我们在对学生进行解析能力的培养时不仅需要让他们掌握算术、阅读、写作等技巧，还要让他们学会计算思维。
基于深度学习的音乐信息处理与分析研究
基于深度学习的音乐信息处理与分析研究随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的音乐信息处理与分析研究也成为了当前的热门研究领域。
深度学习技术能够有效地处理大规模的音乐信息，并从中挖掘出有用的知识和信息，为音乐研究和创作提供了新的手段和思路。
本文将探讨基于深度学习的音乐信息处理与分析研究的目前研究热点和应用前景。
一、深度学习在音乐信息处理中的应用深度学习技术是一种通过模拟人类神经系统的工作方式来实现机器智能的技术。
在音乐信息处理中，深度学习技术可以用于音乐信号处理、音乐分类与聚类、音乐推荐与搜索等方面。
下面分别介绍这些方面的应用。
（一）音乐信号处理音乐信号处理是音乐信息处理的基础。
深度学习技术可以用于音乐信号的特征提取、降噪和增强等方面，从而提高音乐信号的质量和准确性。
例如，在音乐时序信号处理中，深度学习技术可以用于歌声和非歌声分离、旋律跟踪、和弦识别等方面，从而实现对音乐信号的深度分析和理解。
此外，深度学习技术还可以用于音乐信号的降噪和增强。
通过深度学习技术可以训练出一个自适应神经网络，利用噪声训练出来的噪声污染模型实现对其它音频的净化，让噪声信号更稳定和清晰。
进一步提高音乐信号处理的精度和效果。
（二）音乐分类与聚类深度学习技术可以用于音乐分类和聚类，对音乐进行自动分类和聚类。
通过对大量的音乐数据进行训练，可以实现自动识别并分类音乐曲风，比如流行音乐、古典音乐、摇滚音乐等。
此外，深度学习技术还可以实现对音乐节拍、节奏、音高等特征的自动识别和抽取，并进行聚类分析。
通过对不同的音乐特征进行分析，可以实现对音乐的分类和聚类，从而为音乐研究和应用提供基础。
（三）音乐推荐与搜索深度学习技术可以用于音乐推荐和搜索，根据用户的个性化需求推荐最适合用户的音乐。
深度学习技术可以通过对用户的音乐偏好进行分析，并根据用户的听歌历史和评价来推荐最适合用户的音乐。
例如，在音乐推荐中，可以根据用户的偏好推荐类似的音乐。
另外，也可以根据用户的情感状态，推荐相应的音乐，比如欢快、抒情等。
计算机在电子音乐中的应用
计算机在电子音乐中的应用计算机与音乐的结合已成为当今世界不可忽视的一个领域。
随着技术的不断进步，计算机在电子音乐创作、演奏和制作过程中发挥着重要的作用。
本文将探讨计算机在电子音乐中的应用，并介绍其中一些典型的例子。
一、电子音乐的定义与发展电子音乐是指使用电子器材进行创造、演奏和处理的音乐形式。
它的发展可以追溯到20世纪初，当时科学家们开始使用基于电子设备的合成器和音频处理器。
随着计算机技术的发展，电子音乐进入了一个新的阶段。
二、计算机在电子音乐创作中的应用1. 合成器：计算机可以模拟各种乐器的声音，使得音乐创作者可以使用合成器来创作独特的音乐作品。
通过计算机软件，音乐家可以控制合成器的参数，创造出各种各样的声音效果。
2. MIDI技术：MIDI（乐器数字接口）是一种用数字编码表示音符、音量和音色等信息的通信协议。
计算机可以通过MIDI接口与其他乐器或设备进行连接，实现音符和控制信息的传输。
这使得音乐家可以使用计算机来编辑和编排音乐作品。
3. 数据处理：计算机可以对声音信号进行处理，例如添加特效、混响和均衡器等。
这使得音乐制作人可以通过计算机软件调整音频的各种参数，创造出更具吸引力的音效。
三、计算机在电子音乐演奏中的应用1. 数字音乐工作站：数字音乐工作站是一种集成了合成器、采样器、混音台等功能的设备。
它使用计算机技术实现音频处理和合成，使得音乐人可以在演奏过程中实时控制各种音效和乐器。
2. DJ工具：计算机软件可以模拟传统的DJ设备，让DJ能够在演出中实时播放和混合音乐。
通过计算机的界面，DJ可以轻松地选择音乐、调整音量和节奏，并添加自己的创意和效果。
3. 控制器：计算机可以与各种音频设备进行连接，并通过控制器控制其功能。
这使得演奏者可以通过计算机来实时控制电子乐器、效果器和混音台等设备，实现更加灵活和精确的演奏。
四、计算机在电子音乐制作中的应用1. 音频编辑和混音：计算机软件提供了强大的音频编辑和混音功能，使得音乐制作人可以对音频进行精细的剪辑、处理和混音。
基于深度学习的音乐生成模型研究与实现
基于深度学习的音乐生成模型研究与实现现如今，深度学习技术的广泛应用已经渗透到了各个领域，包括音乐生成领域。
基于深度学习的音乐生成模型正逐渐引起人们的关注和兴趣。
本文将介绍基于深度学习的音乐生成模型的研究与实现，包括其原理、方法和实践。
深度学习是一种机器学习的方法，其通过神经网络模拟人脑的工作方式，可以从数据中自动学习并提取特征。
音乐生成模型则是利用深度学习技术来生成新的音乐作品。
基于深度学习的音乐生成模型通过学习大量的音乐数据，可以自动学习音乐的风格、结构和特点，并生成具有类似风格的新音乐。
在基于深度学习的音乐生成模型的研究中，常用的方法包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等。
循环神经网络是一种特殊的神经网络结构，它具有记忆功能，能够保持先前的信息并在当前时间步进行处理。
在音乐生成中，循环神经网络可以通过学习过去的音符序列来推测下一个音符的可能取值。
通过多次迭代，循环神经网络可以生成一段完整的音乐作品。
生成对抗网络则是由生成器和判别器两个组成部分构成的训练框架。
生成器通过学习现有音乐数据的分布特征，生成新的音乐样本。
判别器则负责判断生成的音乐样本是真实的（来自于真实音乐数据）还是伪造的（由生成器生成）。
通过不断交互训练，生成器可以逐渐提升生成的音乐的质量，使其更接近于真实音乐。
除了循环神经网络和生成对抗网络，还有其他一些基于深度学习的音乐生成模型。
例如，Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，可以捕捉音乐序列中的长距离依赖关系，提高音乐生成质量。
另外，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）结合了编码器和解码器，通过学习潜在空间的分布，可实现对音乐的有控制的生成。
实现基于深度学习的音乐生成模型需要大量的音乐数据作为训练样本。
深度学习算法在音乐分析中的应用研究
深度学习算法在音乐分析中的应用研究一、引言在当今数字化时代，深度学习算法已经成为各个领域中的热门话题和研究方向。
其中，音乐分析作为一个兼具技术和艺术的领域，也纷纷开始应用深度学习算法来挖掘音乐的内在规律和特征。
本文将探讨深度学习算法在音乐分析中的应用研究，并重点关注其在音乐分类、情感分析和自动作曲等方面的实践应用。
二、音乐分类音乐分类是音乐分析中的一个基本任务，它通过将音乐分成不同的类别，帮助人们更好地理解和研究音乐。
过去，音乐分类主要依赖于人工定义的特征提取和机器学习算法。
而深度学习算法则通过构建多层神经网络，自动从大量的音乐数据中学习特征，从而实现更准确和可靠的分类。
例如，研究人员使用深度卷积神经网络对音频片段进行特征提取，并通过训练分类器将其分为不同的音乐流派，如古典音乐、摇滚乐和电子音乐等。
深度学习算法不仅可以自动发现音乐的频域和时域特征，还可以学习到更高层次的语义特征，从而提高音乐分类的准确性。
三、情感分析音乐是情感表达的重要手段，深入研究音乐的情感特征对于音乐分析具有重要意义。
深度学习算法可以通过学习大量音乐数据中的情感特征，对音乐的情感状态进行分析和判别。
研究人员采用循环神经网络（RNN）结合注意力机制对音频信号进行情感分类，能够较好地捕捉到音乐的情感表达。
通过将音频信号转化为时间序列，利用RNN学习序列中的情感上下文信息，并通过注意力机制对关键情感特征进行加权，得到更准确的情感判别结果。
四、自动作曲自动作曲是深度学习算法在音乐领域的另一个令人关注的研究方向。
深度学习算法通过学习大量的曲谱数据，可以模拟并创作出符合音乐规律和特征的音乐作品。
研究人员通过训练递归神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，实现了自动作曲的初步尝试。
这些模型能够学习到音乐的和声、旋律和节奏规律，并生成具有音乐风格的新曲。
自动作曲的研究不仅促进了音乐创作的自动化，还为音乐人才的培养提供了新的思路和工具。
人工智能音乐创作智能音乐的关键方法
人工智能音乐创作智能音乐的关键方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考和行动的科学。
随着科技的不断发展，人工智能在各个领域不断取得突破，其中之一就是音乐创作领域。
通过人工智能技术，计算机可以模仿人类的音乐创作过程，创作出令人惊叹的智能音乐。
本文将探讨人工智能音乐创作的关键方法。
一、数据分析与学习人工智能音乐创作的第一个关键方法是数据分析与学习。
计算机需要通过大量的音乐数据进行学习，从而了解不同音乐风格、乐器声音和旋律构成等。
通过对海量音乐数据的分析，人工智能可以学习到音乐的规律和特点，并能够模拟出各类风格的音乐。
二、机器学习与模式识别机器学习和模式识别是人工智能音乐创作的另一个关键方法。
计算机可以通过机器学习算法对音乐数据进行训练，从而模仿人类音乐家的创作风格。
同时，模式识别技术可以帮助计算机识别音乐中的旋律和和弦等重要元素，进一步提升智能音乐的质量。
三、创意生成与创新创意生成与创新是人工智能音乐创作的重要方法之一。
通过模仿和学习，人工智能可以生成各种各样的音乐创意，甚至超越人类音乐家的创造力。
计算机可以通过对音乐模式的重新组合、合成和创新，创作出独特而高质量的智能音乐作品。
四、情感表达与音乐性在人工智能音乐创作中，情感表达和音乐性也扮演着重要的角色。
通过情感识别技术，计算机可以理解音乐中所蕴含的情感，并在创作过程中加入合适的情感元素。
同时，音乐性的表达也是智能音乐创作中的关键要素，计算机需要通过模拟人类音乐家的表达方式，使音乐作品更具丰富性和感染力。
五、人机交互与合作人机交互与合作是实现人工智能音乐创作的重要途径。
通过人机交互界面，人类音乐家可以与计算机进行互动和创作合作，实现创作者的主观意愿和计算机智能的结合。
这种合作方式可以更好地发挥人类音乐家的创造力和直觉，同时也借助了计算机的强大计算和分析能力。
六、自动化音乐生成自动化音乐生成是人工智能音乐创作的重要应用之一。
人工智能在音乐领域的基本认识
人工智能在音乐领域的基本认识人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能思维和行为的科学和技术，其应用领域非常广泛，其中音乐领域也是其中之一。
人工智能技术在音乐领域的应用可以追溯到上世纪七八十年代，当时科学家们开始将计算机与音乐结合，尝试通过算法生成音乐。
随着技术的不断进步，现如今的人工智能在音乐创作、演奏、推荐等方面都取得了重大突破。
首先，在音乐创作方面，人工智能技术可以帮助音乐家创造出更加丰富多样的音乐作品。
传统的音乐创作过程通常由人类音乐家完成，他们通过自己的灵感和经验创作出音乐作品。
然而，借助人工智能技术，音乐家可以通过输入一些片段或音乐样式来让机器根据算法自动生成音乐。
这种方式可以帮助音乐家快速产生更多的创作灵感，并且在某些程度上避免了经验局限带来的创新瓶颈。
有些人工智能还可以根据输入的情感或主题生成相应的音乐，使创作更加具有感染力和个性化。
其次，在音乐演奏方面，人工智能技术可以模拟出各种不同乐器的演奏风格和技巧。
传统的音乐演奏通常需要人类演奏家长时间的练习和培训才能达到较高的水平，但是人工智能却可以通过学习大量的乐曲和演奏数据来模拟出类似的演奏效果。
这种方式可以让普通人也能够享受到高水平的音乐演奏，同时也为专业音乐家提供了一个新的表演工具。
此外，人工智能还可以根据演奏家的风格和偏好来自动调整演奏风格，使音乐更加富有个性和多样性。
最后，在音乐推荐方面，人工智能技术可以根据个人的品味和偏好来推荐适合的音乐。
传统的音乐推荐通常是根据人工编辑或基于规则的算法来完成，但是这种方式往往无法准确把握个人的喜好。
而人工智能技术可以通过分析个人的音乐听觉数据、社交媒体数据等来建立用户画像，并根据用户画像进行个性化的音乐推荐。
这种方式可以使用户更容易发现和喜爱自己喜欢的音乐，也为音乐产业提供了更好的商业机会。
当然，人工智能在音乐领域的应用还远不止于此。
例如，人工智能还可以用于音乐教育，通过智能化的学习系统帮助学习者更好地学习音乐理论和乐器演奏技巧；人工智能还可以用于音乐合成，通过模拟不同乐器和声音特点来创造出更加逼真的音乐效果等等。
音乐欣赏知识：音乐研究的新领域——思考音乐研究中涉及的新领域和科技
音乐欣赏知识：音乐研究的新领域——思考音乐研究中涉及的新领域和科技随着科技的发展和艺术的变革，音乐研究的新领域层出不穷，而探索这些新领域也成为了许多研究者的目标。
本文将从数字音乐、认知神经科学和音乐人类学等三个角度，探究音乐研究中的新领域与科技，并讨论这些领域和科技对音乐研究的影响。
一、数字音乐数字音乐是近年来出现的音乐研究新领域之一，主要研究数字技术在音乐创作、演奏、传播和消费等方面的应用，以及数字音乐产生的影响。
数字音乐不仅改变了音乐传统的观念和实践方式，还促进了音乐创意、生产和推广的多样性和全球化。
数字音乐技术的发展使得音乐制作成本减少，更多音乐人得以在独立的环境下发展自己的音乐理念，这也进一步推动了音乐多元文化的融合和发展。
数字音乐的特点是可以将音乐数据以数字方式存储和传输，不受时间和空间限制，人们可以随时随地获取音乐信息。
因此，数字音乐也引起了音乐流行化的全球性趋势。
随着数字音乐市场的扩张，音乐维权等问题也得到了更广泛的讨论和解决。
数字音乐不仅为音乐产业提供新的商业模式和发展机遇，也在音乐文化的传承、创新和多元化方面发挥了积极的作用。
二、认知神经科学认知神经科学是一门跨学科的研究领域，主要探究人类的思维和行为基础。
在音乐研究领域中，认知神经科学主要研究音乐知觉、情感和语言能力等方面，从神经分子和神经网络的水平上解释音乐艺术的产生和影响。
近年来，随着认知神经科学技术的发展和应用，人们更加深入地了解了音乐创作、演奏和听觉过程。
例如，通过脑成像技术可以分析人们对音乐的反应和情感判断，并理解个体心理和文化差异对于音乐认知和理解的影响。
此外，认知神经科学技术还可以研究有关音乐教育和治疗等方面，进一步挖掘音乐在人类认知和情感上的神秘力量。
三、音乐人类学音乐人类学是研究音乐文化和音乐社会学的重要分支领域，它主要研究不同文化背景下的音乐形态、音乐与社会的联系和音乐传统的演变。
个体和集体对于音乐、文化和信仰的关注和追求，不断催生着音乐人类学的研究热潮。
人工智能在音乐领域的基本认识
人工智能在音乐领域的基本认识人工智能(AI)是一种模拟人类智慧的技术，通过仿真人类的思维过程和认知能力，使计算机能够完成类似于人类的任务。
在音乐领域，人工智能通过分析和模仿音乐的特征和规律，可以在创作、演奏、评估和推荐等方面发挥重要作用。
首先，人工智能在音乐创作方面可以生成新的音乐作品。
通过分析大量的音乐数据和模式，AI可以模仿不同风格的音乐，创作出原创的音乐作品。
例如，OpenAI的“MuseNet”可以自动生成多种乐曲，包括古典音乐、摇滚乐和爵士乐等。
这种技术可以为音乐家提供丰富的创作灵感，并推动音乐创作的创新。
其次，人工智能在音乐演奏方面可以模拟和改进乐器演奏技术。
通过机器学习算法和深度学习模型，AI可以学习和模仿乐器演奏的技巧和表演风格。
例如，AI技术可以通过分析大量的钢琴演奏数据，学习钢琴家的演奏技巧和动态表达。
这种技术可以为音乐学习者提供指导和参考，并帮助他们改善演奏技巧。
此外，人工智能在音乐评估方面可以分析和评价音乐作品的质量和风格。
通过分析音乐作品的音符、节奏、旋律和和声等特征，AI可以判断音乐作品的优劣，并给出评价和建议。
例如，AI技术可以评估音乐作品的情感表达和创新程度，帮助音乐家改进作品。
这种技术可以提供客观的评估标准，促进音乐作品的质量提升。
最后，人工智能在音乐推荐方面可以根据用户的喜好和兴趣推荐合适的音乐。
通过分析用户的音乐收听历史和行为数据，AI可以了解用户的音乐偏好，并推荐相似风格或兴趣相投的音乐。
例如，流媒体音乐平台如Spotify和Apple Music就使用了AI技术来个性化推荐音乐。
这种技术可以为用户节省寻找音乐的时间，提供个性化的音乐推荐体验。
尽管人工智能在音乐领域具有广阔的应用前景，但也面临一些挑战和问题。
首先，如何在AI生成的音乐作品中保持创造力和情感是一个难题。
虽然AI可以模仿不同风格的音乐，但缺乏创造力和情感表达，无法和人类的作品相比。
其次，如何保护音乐的版权和原创性也是一个重要问题。
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计算机音乐思维研究Ξ陶 辛内容摘要: “计算机音乐”指的是在音乐的创作与制作过程中运用计算机技术。
狭义上的计算机音乐特指那种以由计算机的数据演算处理功能所提供的数据作为音乐的音响材料以及音乐中的主要参数的来源的音乐类型。
本文从工具技术思维、音乐本体形态思维和美学思维原则等几个角度来探讨计算机音乐思维问题,在内容材料上,既涉及历史的回顾,现状的描述,也有对其未来的发展趋势的一些推测。
关键词: 计算机音乐; 音乐思维; 美学思维中图分类号:J601 文献标识码:A 文章编号:100024270(2001)0420076206 20世纪90年代初期,中国作家群中的一个热门话题是“换笔”——以计算机与文字处理软件来代替传统的书写笔来进行写作。
90年代中期,随着Enco re和F inale等五线谱记谱软件的传入,许多作曲家也开始换笔。
及至目前,绝大部分文学作家早已完成换笔工程。
而作曲家(尤其是以写作传统管弦乐和现代音乐为主的作曲家)中顽固地坚守铅笔、谱纸、橡皮和直尺这“四大件”的至今仍大有人在。
计算机对于作家的写作除了减轻肌肉疲劳增加产量提高出版效率减少人为差错外,还看不出对其文学艺术风格有多大的影响。
随着互联网的普及,网络文学开始兴盛。
这也引起了许多人的质疑:网络文学是一种独立的文学体裁吗?她的风格、美学和思维特征究竟是什么?尽管有的学者提出了“网话”概念,但对于正处于发展过程中的网络文学而言,要回答这些问题似乎还为时过早。
如果说“计算机文学”这一概念还尚未完全确立的话,“计算机音乐”则已成为一个广为人们所接受的概念了。
在任何一个网络搜索引擎中打入“计算机音乐”、“电脑音乐”或“com pu ter m u sic”,看看搜索到的网站和网页的数量,就能证明此言不谬。
然而,语言概念的被接受并不意味着人们对这一概念的内涵与外延已经取得共识。
人们对计算机音乐这一概念的接受,在很大程度上是将计算机在音乐领域中的各种应用(比如将上述以记谱软件来代替铅笔和谱纸)都当作了“计算机音乐”。
计算机在音乐领域中的应用已有近50年的历史。
2000年出版的《格罗夫音乐与音乐家词典 》中的《计算机与音乐》(Com pu ters and m u sic)条目分别对计算机在音乐创作、音乐理论与音乐分析、音乐史学研究、民族音乐学研究、音乐出版、音乐教育和音乐心理学研究等领域的应用情况作了详细的论述。
“计算机音乐”指的是在音乐的创作与制收稿日期:2001209224作者简介:陶辛(19612),男,在读博士生,上海音乐学院音乐学系副教授(上海200031)。
作过程中运用计算机技术。
包括音乐材料的获取,音乐本体的各个参数的设定和构建,音乐的放送和传播等。
从技术手段上看,计算机音乐是以电子微处理器为核心工具,以数字——模拟、模拟——数字转换技术和计算机的数字处理技术为基础的音乐。
计算机音乐与所谓的“电子音乐”(electron ic m u sic)和“电声音乐”(electro2 acou stic m u sic)的关系也很复杂。
通常,计算机音乐被视为是电子或电声音乐中的一个支系。
然而,在当今的电子音乐领域中,很少有不使用微处理器和数字技术的。
那些仍以磁带剪辑和电压控制方式来发声的“模拟式”电子音乐反而成了“另类”(参见《格罗夫音乐与音乐家词典 》中的《电声音乐》条目)。
尽管如此,音乐家在创作计算机音乐时,在计算机技术应用的层次上还是有着很大的差异的。
判定一部音乐作品的“计算机化”的程度的主要标准是计算机自身的工具特性对作品的创作方式、创作过程和形态语言的影响程度。
狭义上的计算机音乐特指那种以由计算机的数据演算处理功能所提供的数据作为音乐的音响材料以及音乐中的主要参数的来源的音乐类型。
到目前为止,学术界的普遍共识是:计算机音乐只是一种工具的利用,而非一种音乐风格。
对于包罗甚广而又尚处于发展初期的计算机音乐而言,这一判断无疑是正确的。
但不可否认的是,音乐家在运用计算机这一特殊工具来制造音乐时,已经运用了并还在继续发展着许多与传统音乐不尽相同甚至截然相反的观念、概念和手法。
本文不企图(也无力)对计算机音乐所涉及的所有方面作详尽的叙述,仅拟对这一领域中笔者所知的成果和知识从原理层面作一整合,并从工具技术思维、音乐本体形态思维和美学思维原则等几个角度来进行概括,以便为下一步的研究提供一个框图和大纲。
在内容材料上,既涉及历史的回顾,现状的描述,也有对其未来的发展趋势的一些推测。
计算机音乐思维的历史渊源计算机音乐思维涉及两个方面的影响:计算机自身的工具特性和作曲家的音乐观念。
值得注意的是;计算机音乐中的许多思维特征的形成并非仅自计算机开始应用于音乐中才产生的,而是远在计算机出现之前便已萌生并已被广泛接受了。
因而,追述计算机音乐的“史前史”中的一些有重要意义的现象、观念和思维,能使我们对计算机音乐思维的渊源和发展有更清晰的认识。
11声音的记录和放大艾迪生发明的留声机使人类实现了记录声音的梦想。
对瞬间即逝的声音的捕捉和固定不仅为音乐的传播提供了极大的便利,也使得人们以声音为材料,对其进行处理、编辑和艺术创造成为可能。
早期的留声机只能记录音量较大的声音。
随着电磁话筒的发明,声音记录的精度有了新的飞越。
电磁话筒的使用最初是在唱片录音中开始的,到了20世纪30年代,又与功率放大器和扬声器一起被用于歌厅歌手的演唱中,并由此发展出一种称为“低吟”(croon ing)的流行歌曲演唱风格。
经放大后的声音所具有的新的表现特质引起了人们进一步探索的兴趣。
许多原先由于音量太弱而难以用于音乐中的声响材料成为音乐表现的重要元素。
声音经过放大后,隐含于其内部的许多不易为人们所察觉的细节便纤毫毕现,为人们展现出一个新的音响天地。
电磁话筒除了用于录音,还与放大器和扬声器(音箱)共同使用。
扬声器最初只是为了使音乐演出能适应较为嘈杂或开阔的演出环境,只是对声音在音量上的“扩大”。
但另一方面,扬声器也是一种音源,对扬声器摆放位置的调整是对音源的空间位置的刻意布局。
尽管在古典音乐时期作曲家已经注意到音源的空间位置的表现性(如柏辽兹在《幻想交响曲》第三乐章中将双簧管置于幕后),但只有扬声器获得广泛使用后,多路复合音源的空间位置布局——声场才成为音乐实现过程中的一个具有独立表现意义的要素。
1958年瓦列兹的《电子音诗》在布鲁塞尔首演时,动用了425个扩音喇叭。
21音乐中所使用的音响材料的扩展,音乐是乐音的艺术。
就其物理特性而言,乐音是指区别于噪音的有固定的振动频率的声音,而实际上,音乐中的乐音是特指经由文化和习俗所认可的乐器所发出的声音以及歌唱状态的人声。
尽管在古今中外的音乐文化中一直存在着非固定振动频率的声音(如许多打击乐器的声音、还有嘶哑的人声和乐器发声时的磨擦噪音),但对音乐须由乐音构成的观念提出正式挑战的,是在20世纪初意大利的“未来主义”运动中。
“古代的生活是寂静的。
在19世纪随着机器的发明,噪声诞生了”。
未来主义者主张以新的音响材料——噪音来表现工业时代的现实生活。
并指出噪音本身也是一个变化无穷的王国,需要艺术家去开拓其表现力。
他们具体提出了6种噪音材料的分类,甚至制造了一些噪音乐器(in tonarum o ri)。
未来主义者多为画家和诗人,他们提出的这种“噪音主义”(B ru itis m)观念在当时被视为疯子的狂言,并没有产生任何影响和有价值的成果。
1924年,法国作曲家奥涅格(Honegger)发表了《太平洋231》(Pacific231),用传统管弦乐队的音响来描摹火车的启动、加速和停车的全过程。
另一位出生于法国的美籍作曲家瓦列兹(V arese)则自称是“节奏、共鸣和音色的工程师”,终身致力于以音色作为音乐表现的主要手段的探索,他热衷于在传统乐器(尤其是打击乐器)上开拓新的音响,还在音乐中使用汽笛和当时刚发明不久的电声乐器“瑟列鸣”(后文详述)。
“音乐是音响的艺术”这一观念正是在瓦列兹的创作中得以首次确立。
瓦列兹的创作体现了以音响本身而非传统的主题或动机作为音乐的呈现和发展的基本素材的可能性。
但他所使用的“音响”多数还是由传统意义上的“乐器”所发出的。
二次大战后,随着磁带录音技术的成熟,在法国出现了一种以自然界和现实生活中的各种音响为基本材料,通过录音机来采集,再以拼接、叠合、循环、变速、逆放等编辑手段来对这些材料进行处理,最后将成品记录在磁带上的“音乐”形式,称为“具体音乐”(M u sique concrète)。
至此、未来主义和瓦列兹的理想和观念获得了完全的实现。
由于磁带录音机所提供的编辑手法仍是线性的,因而“具体音乐”的作曲家对音响素材的处理方式在思维上并未超出文艺复兴时期的复调音乐中已经奠定的基本手法(模仿、移位、扩张和紧缩、逆行和倒影、固定音型等),但由于所使用的材料的不同,所呈现出来的“音乐”也就与传统意义上的音乐大相径庭了。
31电声乐器与电子音乐传统乐器一般是由演奏者以身体的动作和气息来直接操控或通过某种机械装置(如键盘和阀键等)来操控发声元件,使之发生振动并引起空气的振动来发出声音。
管风琴有时虽需辅以额外的人力、水力乃至电力(鼓风机)来为其提供气源,但其发声部件的工作原理与其他的管乐器并无本质上的区别,故依然属于传统乐器。
艾迪生发明的电话实现了电—声转换。
1895年,美国科学家卡希尔(T haddeu s Cah ill)开始试验以具有电压变化的电脉冲信号来驱动发声元件,开创了以电-声转换技术为基础的电声乐器的先河。
尽管由于缺乏相应的电声放大设备,试验并没有获得完全成功,但卡希尔的构想与现代的电压模拟式合成器在原理上已经没有什么本质上的不同了。
进入20世纪20年代,模块化的电声元件(如正弦波和锯齿波发生器)以及相应的过滤、放大电路相继出现,电声乐器的设计和功能日臻完善。
各种型号的电声乐器相继上市,开始进入商业应用阶段。
广义上的电声乐器中除了上述这种直接以电脉冲信号来发声的乐器外,还有一些将传统乐器与电子放大和电子波形处理技术相结合的品种。
一般称为电扩声乐器。
如民谣和爵士乐中常用的空箱电吉它。
电声乐器在操控方式上模仿传统乐器。
最常见的是通过键盘来演奏,也有采用弦乐器(吉它、提琴)和管乐器的操作界面的。
值得注意的是有一种称为“瑟列鸣”(T herem in)的乐器,其操作方式与众不同。
演奏者以双手在一根直立状和一根环状的天线感应器(分别控制音高和音量)附近移动,感应器能感应出演奏者的手与天线之间的距离的变化,并将其转换为电子信号,用来控制乐器发出高低强弱不同的声音。
这种操作界面(op erati onal in terface)的原理是通过电子手段将物体运动轨迹的物理参数转换为音乐参数。