CN109754773A - 基于大数据音频辅助创作方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于大数据音频辅助创作方法,通过基于大数据采集到数量较多的音频资料,通过将同种类型的音频资料做变化率曲线计算,使得在不同音色以及不同音调上的同种旋律特征进行统计,使得初学者能够快速了解不用风格的主要旋律,不需要听大量的音乐人为总结,当创作时,直接选取模板,以及变化模板的节奏、音调或变化率,以达到快速创作想要风格的音乐,方便不是音乐专业的人也可以进行音乐创作。
Description
技术领域
本发明涉及音乐创作方法,具体涉及基于大数据音频辅助创作方法。
背景技术
旋律是现代流行乐的基础,作曲在现代流行歌曲中也是占有非常重要的地位。在现代社会,流行音乐已经深入渗透到群众的生活中。
传统作曲需要作曲家具有一定的乐理知识,并结合灵感和创作经验,才能创作出完整的音乐旋律。创作出好听的旋律在乐理上有较多要求,如旋律和节奏的统一、主题的表现手法、曲式的组合等。而要创作出具有特定风格和情感的旋律,更是一些乐理上条件限制的集合。
对于普通人来说,这些条件限制形成了很高的门槛,让很多热爱音乐的非专业人群都未能参与到创作音乐中。
随着计算机技术的发展,已经有不少辅助非专业音乐爱好者创作音乐的工具出现。但市面上的工具大部分都集中在音乐编曲、混音等专业辅助功能上,少数能提供自动创作旋律功能的工具,也只能创作一些无法辨识风格和情感的旋律,未能满足现代人们创作流行音乐旋律的要求。
综上所述,自动创作音乐旋律,尤其是能自动创作具有特定风格和情感的完整旋律,一直是需要解决的问题。
发明内容
本发明提供了解决上述问题的基于大数据音频辅助创作方法,使得非音乐专业的群众也可以参与到音乐旋律的创作中。
本发明通过下述技术方案实现:
基于大数据音频辅助创作方法,主要包括以下步骤:
S1、建立音乐音频数据库,将各类音乐音频的教学音频数据、典型示范音频数据集合至数据库中,并将数据进行音乐风格分类;
S2、将音频资料的频率曲线对应的曲谱划生成频率段,并将相邻频率段进行变化率计算,形成连续变化率曲线,将连续变化率曲线进行存储;
S3、每种风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对,得到变化率相同的片段;
S4、将变化率相同的片段作为模板存入模板库,采用模板作为创作基础,在变化率相同的基础上设定模板音调以及节拍。
通过基于大数据采集到数量较多的音频资料,通过将同种类型的音频资料做变化率曲线计算,使得在不同音色以及不同音调上的同种旋律特征进行统计,使得初学者能够快速了解不用风格的主要旋律,不需要听大量的音乐人为总结,当创作时,直接选取模板,以及变化模板的节奏、音调或变化率,以达到快速创作想要风格的音乐,方便不是音乐专业的人也可以进行音乐创作。
进一步的,在步骤S3中,还进行将不同风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对,设定相似阈值,将阈值范围内的变化率片段截取,作为参考模板存入模板库。将不同风格的音频进行变化率相似度取值,可以总结出热门旋律,在将其作为参考模板,扩大创作模板选择。
进一步的,从所述模板库中选取模板,模板包含音符音高、音符节奏、乐句属性、节拍、速度。通过模板的多种参数条件的设置,缩小模板参考范围,方便选取。
进一步的,设定创作目标变化率阈值,将阈值范围内模板进行筛选,然后设定主旋律变化阈值,以及主旋律片段占比率,再次进行筛选;将筛选后的模板进行变化供选。
进一步的,所述模板进行变化是将模板进行定义倒影、逆行、上行二度、下行二度、维持不变五种手法的采用概率,根据概率随机采用其中一种手法,作用于旋律模板的所有乐句;按照改变后的旋律模板的旋律走向,定义乐句中下一个音符自前一个音符上行或下行n个音阶的概率,其中乐句第一个音符以原旋律模板第一个音符作为前一个音符,以此概率分布自动生成每个乐句的音符音高信息,节奏信息保持不变。
本发明具有如下的优点和有益效果:
1、本发明通过基于大数据采集到数量较多的音频资料,通过将同种类型的音频资料做变化率曲线计算,使得在不同音色以及不同音调上的同种旋律特征进行统计,使得初学者能够快速了解不用风格的主要旋律,不需要听大量的音乐人为总结,当创作时,直接选取模板,以及变化模板的节奏、音调或变化率,以达到快速创作想要风格的音乐,方便不是音乐专业的人也可以进行音乐创作;
2、本发明将不同风格的音频进行变化率相似度取值,可以总结出热门旋律,在将其作为参考模板,扩大创作模板选择;
3、本发明通过模板的多种参数条件的设置,缩小模板参考范围,方便选取。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例1
基于大数据音频辅助创作方法,主要包括以下步骤:
S1、建立音乐音频数据库,将各类音乐音频的教学音频数据、典型示范音频数据集合至数据库中,并将数据进行音乐风格分类;
S2、将音频资料的频率曲线对应的曲谱划生成频率段,并将相邻频率段进行变化率计算,形成连续变化率曲线,将连续变化率曲线进行存储;
S3、每种风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对,得到变化率相同的片段;
S4、将变化率相同的片段作为模板存入模板库,采用模板作为创作基础,在变化率相同的基础上设定模板音调以及节拍。
通过基于大数据采集到数量较多的音频资料,通过将同种类型的音频资料做变化率曲线计算,使得在不同音色以及不同音调上的同种旋律特征进行统计,使得初学者能够快速了解不用风格的主要旋律,不需要听大量的音乐人为总结,当创作时,直接选取模板,以及变化模板的节奏、音调或变化率,以达到快速创作想要风格的音乐,方便不是音乐专业的人也可以进行音乐创作。
实施时,在步骤S3中,还进行将不同风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对,设定相似阈值,将阈值范围内的变化率片段截取,作为参考模板存入模板库。将不同风格的音频进行变化率相似度取值,可以总结出热门旋律,在将其作为参考模板,扩大创作模板选择。从所述模板库中选取模板,模板包含音符音高、音符节奏、乐句属性、节拍、速度。通过模板的多种参数条件的设置,缩小模板参考范围,方便选取。设定创作目标变化率阈值,将阈值范围内模板进行筛选,然后设定主旋律变化阈值,以及主旋律片段占比率,再次进行筛选;将筛选后的模板进行变化供选。所述模板进行变化是将模板进行定义倒影、逆行、上行二度、下行二度、维持不变五种手法的采用概率,根据概率随机采用其中一种手法,作用于旋律模板的所有乐句;按照改变后的旋律模板的旋律走向,定义乐句中下一个音符自前一个音符上行或下行n个音阶的概率,其中乐句第一个音符以原旋律模板第一个音符作为前一个音符,以此概率分布自动生成每个乐句的音符音高信息,节奏信息保持不变。
从模板库选取特定模板,之后的步骤按此模板生成新的旋律。由于已有模板的音乐风格和情感都是已知的,所以在选取特定模板后,已经大致确定了生成音乐的风格和情感。
改变模板中旋律走向,使得生成的旋律更多变化。在实施例中,定义倒影、逆行、上行二度、下行二度、维持不变这五种手法采用的概率分别为0.2,根据概率利用随机算法计算出采用的手法,分别改变模板旋律中每个乐句的旋律走向。其中倒影是指以乐句音域的中间值作为镜面音高点,分别对乐句所有音符的音高对镜面作倒影;其中逆行是指使乐句中音符音高顺序颠倒;其中上行二度是指使乐句中音符音高值上升二度;其中下行二度是指使乐句中的音符音高值下降二度;其中维持不变指不作任何改变。
按照改变后新模板的旋律走向,重新生成旋律音高。生成旋律音高的概率分布是由前一个音符音高值p、模板中当前对应音符的音高值m、模板中乐句最后一个音符的音高值e(所有音高值只计算调式内的音阶)、乐句剩余音符数r(包括当前生成的音符)这四者决定。生成旋律音高的范围是前一个音符音高下行n个音阶到上行n个音阶(一般n取值为5);而m和e的高低则影响生成音符上行或下行的概率,乐句剩余音符数r越小则影响越大。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于大数据音频辅助创作方法,其特征在于,主要包括以下步骤:
S1、建立音乐音频数据库,将各类音乐音频的教学音频数据、典型示范音频数据集合至数据库中,并将数据进行音乐风格分类;
S2、将音频资料的频率曲线对应的曲谱划生成频率段,并将相邻频率段进行变化率计算,形成连续变化率曲线,将连续变化率曲线进行存储;
S3、每种风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对,得到变化率相同的片段;
S4、将变化率相同的片段作为模板存入模板库,采用模板作为创作基础,在变化率相同的基础上设定模板音调以及节拍。
2.根据权利要求1所述的基于大数据音频辅助创作方法,其特征在于,在步骤S3中,还进行将不同风格类型的连续变化率曲线进行模糊比对,设定相似阈值,将阈值范围内的变化率片段截取,作为参考模板存入模板库。
3.根据权利要求1或2任意一项所述的基于大数据音频辅助创作方法,其特征在于,从所述模板库中选取模板,模板包含音符音高、音符节奏、乐句属性、节拍、速度。
4.根据权利要求1或2任意一项所述的基于大数据音频辅助创作方法,其特征在于,设定创作目标变化率阈值,将阈值范围内模板进行筛选,然后设定主旋律变化阈值,以及主旋律片段占比率,再次进行筛选;将筛选后的模板进行变化供选。
5.根据权利要求4所述的基于大数据音频辅助创作方法,其特征在于,所述模板进行变化是将模板进行定义倒影、逆行、上行二度、下行二度、维持不变五种手法的采用概率,根据概率随机采用其中一种手法,作用于旋律模板的所有乐句;按照改变后的旋律模板的旋律走向,定义乐句中下一个音符自前一个音符上行或下行n个音阶的概率,其中乐句第一个音符以原旋律模板第一个音符作为前一个音符,以此概率分布自动生成每个乐句的音符音高信息,节奏信息保持不变。
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CN201811416125.7A Withdrawn CN109754773A (zh) | 2018-11-26 | 2018-11-26 | 基于大数据音频辅助创作方法 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN110675849A (zh) * | 2019-09-11 | 2020-01-10 | 东北大学 | 基于贝叶斯网络生成Bossa Nova风格音乐节奏的方法 |
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2018
- 2018-11-26 CN CN201811416125.7A patent/CN109754773A/zh not_active Withdrawn
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN110675849A (zh) * | 2019-09-11 | 2020-01-10 | 东北大学 | 基于贝叶斯网络生成Bossa Nova风格音乐节奏的方法 |
CN110675849B (zh) * | 2019-09-11 | 2022-11-15 | 东北大学 | 基于贝叶斯网络生成Bossa Nova风格音乐节奏的方法 |
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WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
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