基于MIDI的音乐创作与分析系统的研究与实现

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近年来,人们对物质生活水平的要求得到满足,逐渐对精神层面的追求愈加明显,不仅仅是流行音乐方面,对器乐音乐的追求也呈现大众化的趋势,由此,如何高效地创作与划分器乐音乐的课题被提出。本文就如何创作器乐音乐与识别器乐曲目的类别进行了研究,主要分为三部分:一为MIDI自动作曲模型的建立与优化;二为音频类型识别模型的建立与优化;三为音频识别模型对MIDI作曲的成果的识别应用。最后开发了一个自动作曲及其分析系统将自动作曲与类型识别相结合应用于系统中,本文的主要研究工作和创新点如下。1)MIDI自动作曲部分,选取了 WaveNet作为创作模型,使用了 Enya MIDI数据集作为本课题自动作曲的数据来源,在对MIDI数字音乐的文件格式进行学习和分析后,选择了对各个乐器分别进行特征提取的方式来保留乐器的弹奏特点,在创作时也通过各乐器分别使用自己的参数模型进行作曲的方式来保证乐器的特色。对模型进行优化后,进行了作曲实验,并对作曲效果进行了衡量,所作曲目,相邻音符的音程在一个八度内的平均比率为83.57%。2)使用了 GTZAN数据库作为音频类型识别的研究数据,对数据集进行了切割,计算了音频的梅尔频谱图,再对其进行了转置压缩,得到音频的特征图,将其作为后续训练所用的音频特征数据。研究并选取了 VGGNet模型作为音频识别模型,对模型进行优化处理,最终取得了 92.7%的识别率,相较于熊华煜等人提出的算法取得的89.4%的识别率,提升了 3.3%,之后使用自动作曲创作了四项乐器的乐曲转为WAV格式进行乐器类别的识别测试,取得了 97.9%的识别率。3)开发了一套自动作曲及其分析系统,可以通过该系统进行录音、音频剪辑等操作让用户自定义自动作曲的数据集;可以使用系统的自动作曲功能选择任意数据集进行自动作曲并进行实时聆听预览;还可以通过该系统的音频分析功能对录制的音频或者作曲的结果进行一个乐器的识别以及频谱的可视化分析。
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