基于贝叶斯网的辅助作曲与编曲的智能音乐系统.doc

基于贝叶斯网的辅助作曲与编曲的智能音乐系统作曲与编曲是一个复杂繁琐的过程,一首歌从最开始的旋律作曲到编曲通常需要花费大量的时间。然而,在音乐创作中存在大量的重复繁琐的甚至机械化的工作,自动作曲或称算法作曲就是利用计算机进行自动或半自动的音乐创作过程以提高创作与编曲效率。其次,不确定性是音乐本身固有的特征。贝叶斯网是不确定性知识的表示和推理的典型工具,已经成功应用到很多领域。因此,针对音乐的关键特征节奏,音高和力度以及音乐的不确定性,本文基于贝叶斯网研究自动作曲的方法和实现。本文主要工作包括以下三个方面。第一,本文基于贝叶斯网研究音乐的节奏、音高和力度的建模和推理方法。在MIDI格式的基础上,我们首先基于贝叶斯网对节奏、音高和力度进行建模,同时针对模型建立知识库,并给出节奏、音高的推理方法以及半监督音乐创作方法。第二,提出一种简单的二级词汇筛选算法,并基于多层朴素贝叶斯网、语料知识库和数据库存储过程设计了人机交互模型,为作曲者与音乐创作提供交互。第三,对传统的的JAVAMVC设计模式进行扩展,设计了基于贝叶斯网的辅助作曲与编曲的智能音乐系统,实现基于贝叶斯网研究的半监督的音乐作曲原型并进行实验分析。实验表明,所提出的推理方法是可行的。