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基于复杂网络的音乐分析与辅助作曲的中期报告
本次研究基于复杂网络的音乐分析与辅助作曲已经完成了一定的研究进展，以下是本次研究的中期报告。
一、研究背景和意义
随着计算机技术的发展和普及，计算机在音乐创作与制作中的应用逐渐受到关注。而基于复杂网络的音乐分析与辅助作曲作为音乐信息处理的一种新方法，具有在音乐分析与创作上的广泛应用前景。在音乐分析领域，基于复杂网络的方法可以将音乐作为一个复杂的网络进行分析，揭示音乐中的规律和特性；在音乐创作领域，基于复杂网络的方法可以提供新的灵感和创作思路，辅助作曲创作。
二、研究内容和进展
本次研究主要围绕基于复杂网络的音乐分析与辅助作曲展开，包括以下内容：
1.音乐复杂网络构建方法的研究
本次研究通过对音乐进行“音符-时间”转换，将音乐转化成时间序列，然后通过窗口滑动的方法，将时间序列切分成若干个时间段，每个时间段作为一个节点，节点之间的边表示相邻时间段之间的联系程度。最终构建出一个基于时间段的音乐复杂网络。同时，本次研究还探讨了节点权重和边权重的确定方法。
2.音乐复杂网络分析方法的研究
本次研究通过对构建的音乐复杂网络进行度分布、聚类系数、介数中心性等网络分析方法的研究，揭示了音乐中的规律和特性。实验结果表明，音乐复杂网络具有小世界、无标度等特性。
3.基于复杂网络的音乐辅助作曲方法的研究
本次研究提出了一种基于物理模型的音乐辅助作曲方法。通过给定一个基础旋律，将其转化成基础网络，在基础网络的基础上，通过添加、删除或修改节点和边的方式，生成新的音乐旋律。实验结果表明，该方法可以生成具有新颖性和多样性的音乐片段，并可以作为创作的灵感来源。
三、下一步工作计划
1.深入研究复杂网络分析方法在音乐中的应用，并探讨其他更有效的分析方法。
2.进一步研究基于复杂网络的音乐辅助作曲方法，扩展其应用范围，提高生成音乐的质量。
3.探讨基于深度学习的音乐生成方法，并将其与基于复杂网络的方法进行比较。
四、研究成果和期望
本次研究在探索基于复杂网络的音乐分析与辅助作曲方法上取得了一定进展，为后续深入研究复杂网络在音乐中的应用提供了基础。期望在后续研究中，能够提出更加有效的音乐分析和创作方法，以推进计算机在音乐领域的应用与发展。