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计算机科学 > 人工智能

arXiv:2507.10740v1 (cs)
[提交于 2025年7月14日 ]

标题: 解析音乐结构以实现有意义的变化

标题: Parsing Musical Structure to Enable Meaningful Variations

Authors:Maziar Kanani, Sean O Leary, James McDermott
摘要: 本文提出了一种新的基于规则的方法,通过改变现有曲调来生成音乐。 我们解析每首曲调以找到路径组装(PA)[1],即表示曲调中所有重复结构的结构。 使用Sequitur算法[2 ]进行此操作。 结果是一个语法。 然后我们对语法进行突变,而不是直接对一首曲调进行突变。 有潜在的19种突变类型,例如添加、删除、交换或反转语法的部分,可以应用于语法。 系统在此步骤中随机使用其中一种突变来自动操作语法。 突变之后,我们需要扩展语法,这将返回一首新曲调。 经过1次或多次突变后的输出将是一首与原曲调相关的曲调。 我们的研究考察了曲调在多次突变过程中如何逐渐变化。 编辑距离、结构复杂性和曲调长度用于展示曲调在多次突变后如何变化。 此外,还分析了每种突变类型的效应大小。 最后,我们回顾了输出曲调的音乐方面。 需要注意的是,该研究仅专注于生成新的音高序列。 该研究基于一个爱尔兰传统曲调数据集,已使用整数列表来表示每首曲调的音高值。
摘要: This paper presents a novel rule-based approach for generating music by varying existing tunes. We parse each tune to find the Pathway Assembly (PA) [ 1], that is a structure representing all repetitions in the tune. The Sequitur algorithm [2 ] is used for this. The result is a grammar. We then carry out mutation on the grammar, rather than on a tune directly. There are potentially 19 types of mutations such as adding, removing, swapping or reversing parts of the grammar that can be applied to the grammars. The system employs one of the mutations randomly in this step to automatically manipulate the grammar. Following the mutation, we need to expand the grammar which returns a new tune. The output after 1 or more mutations will be a new tune related to the original tune. Our study examines how tunes change gradually over the course of multiple mutations. Edit distances, structural complexity and length of the tunes are used to show how a tune is changed after multiple mutations. In addition, the size of effect of each mutation type is analyzed. As a final point, we review the musical aspect of the output tunes. It should be noted that the study only focused on generating new pitch sequences. The study is based on an Irish traditional tune dataset and a list of integers has been used to represent each tune's pitch values.
主题: 人工智能 (cs.AI) ; 神经与进化计算 (cs.NE); 声音 (cs.SD); 音频与语音处理 (eess.AS)
引用方式: arXiv:2507.10740 [cs.AI]
  (或者 arXiv:2507.10740v1 [cs.AI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.10740
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Maziar Kanani [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 14 日 19:04:49 UTC (1,575 KB)
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