【摘 要】
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人工智能在音乐中的应用已经得到越来越广泛的重视,其中一个很重要的内容就是对输入信号的处理,即把音乐语言转化为计算机能够识别的语言.由于音乐中含有大量的模糊信息,因此
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人工智能在音乐中的应用已经得到越来越广泛的重视,其中一个很重要的内容就是对输入信号的处理,即把音乐语言转化为计算机能够识别的语言.由于音乐中含有大量的模糊信息,因此很难用数学模型表示.本文正是从这一点出发,尝试着把模糊数学应用到音乐特征的描述之中,利用隶属度、模糊集合、表示.本文正是从这一点出发,尝试着把模糊数学应用到音乐特征的描述之中,利用隶属度、模糊集合、模糊关系、模糊推理等描述音乐中的音高、调性、和弦、力度、速度以及旋律等组织形式方面的特征.
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