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电子音乐作品《东京速度》创作分析
1
作者
王春明
《当代音乐》
2015年第24期120-121,126,共3页
交互电子音乐是现今电子音乐的主要创作方式,杰弗瑞·斯托莱特是美国俄勒冈大学音乐学院教授,是著名的电子音乐家,致力于交互式电子音乐的创作与研究。其代表作品《东京速度》的构思创作,是基于许多东方元素,本文对这部作品进行分析。
关键词
交互艺术
电子音乐
数据映射
下载PDF
职称材料
基于算法的频谱作曲技法
被引量:
13
2
作者
吴粤北
《黄钟(武汉音乐学院学报)》
CSSCI
北大核心
2010年第4期3-10,共8页
算法作曲技术随着计算机辅助作曲方式的出现与发展,日益成为具有理性思维特点的作曲家所关注的焦点。20世纪70年代兴起于法国的频谱作曲学派属于算法作曲的范畴,但并非真正意义的算法作曲。真正意义的作曲算法是基于数理逻辑的,且多数...
算法作曲技术随着计算机辅助作曲方式的出现与发展,日益成为具有理性思维特点的作曲家所关注的焦点。20世纪70年代兴起于法国的频谱作曲学派属于算法作曲的范畴,但并非真正意义的算法作曲。真正意义的作曲算法是基于数理逻辑的,且多数是基于计算机编程方式而自动生成的。本文主要讨论了算法的基本含义,算法与作曲的映射关系,基于算法的频谱学派及其基本创作理念,以及OpenMusic作为一个开放性的拼图式算法作曲程序的基本结构、功能与意义。
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关键词
计算机音乐
算法作曲
频谱学派
作曲技法
OpenMusic
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职称材料
基于强化学习的智能作曲研究
被引量:
1
3
作者
白勇
帖云
+1 位作者
靳聪
李小兵
《人工智能》
2020年第2期47-56,共10页
近年来,随着深度学习技术的不断进步,不少行业在应用人工智能技术之后产生了颠覆性的变革。那么,作为人类表达情感的重要方式之一,音乐与人工智能的结合将碰撞出怎样的火花?智能生成音乐是否能够像作曲家创作的音乐一样动听呢?本文以具...
近年来,随着深度学习技术的不断进步,不少行业在应用人工智能技术之后产生了颠覆性的变革。那么,作为人类表达情感的重要方式之一,音乐与人工智能的结合将碰撞出怎样的火花?智能生成音乐是否能够像作曲家创作的音乐一样动听呢?本文以具有两个奖励网络的音乐生成模型——TRMG为例,研究人工智能是如何生成结构稳定、风格明显的高质量音乐的。
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关键词
人工智能技术
生成结构
强化学习
生成模型
智能生成
表达情感
颠覆性
下载PDF
职称材料
兰花花
4
作者
张大龙
《音乐创作》
北大核心
2015年第10期10-27,共18页
关键词
VC
张大龙
中华人民共和国
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职称材料
题名
电子音乐作品《东京速度》创作分析
1
作者
王春明
机构
浙江传媒学院
音乐
系
中国电子音乐学会
出处
《当代音乐》
2015年第24期120-121,126,共3页
文摘
交互电子音乐是现今电子音乐的主要创作方式,杰弗瑞·斯托莱特是美国俄勒冈大学音乐学院教授,是著名的电子音乐家,致力于交互式电子音乐的创作与研究。其代表作品《东京速度》的构思创作,是基于许多东方元素,本文对这部作品进行分析。
关键词
交互艺术
电子音乐
数据映射
分类号
J628 [艺术—音乐]
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职称材料
题名
基于算法的频谱作曲技法
被引量:
13
2
作者
吴粤北
机构
中央
音乐
学院现代
电子音乐
中心
中国电子音乐学会
中央
音乐
学院作曲系
出处
《黄钟(武汉音乐学院学报)》
CSSCI
北大核心
2010年第4期3-10,共8页
文摘
算法作曲技术随着计算机辅助作曲方式的出现与发展,日益成为具有理性思维特点的作曲家所关注的焦点。20世纪70年代兴起于法国的频谱作曲学派属于算法作曲的范畴,但并非真正意义的算法作曲。真正意义的作曲算法是基于数理逻辑的,且多数是基于计算机编程方式而自动生成的。本文主要讨论了算法的基本含义,算法与作曲的映射关系,基于算法的频谱学派及其基本创作理念,以及OpenMusic作为一个开放性的拼图式算法作曲程序的基本结构、功能与意义。
关键词
计算机音乐
算法作曲
频谱学派
作曲技法
OpenMusic
Keywords
computer music, algorithmic composition, schools of spectral, composition technique, OpenMusic
分类号
J611.1 [艺术—音乐]
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职称材料
题名
基于强化学习的智能作曲研究
被引量:
1
3
作者
白勇
帖云
靳聪
李小兵
机构
郑州大学信息工程学院
中国
传媒大学
中央
音乐
学院
中国电子音乐学会
中国
音乐
家协会
中国
录音师协会
中国
流行
音乐
学会
出处
《人工智能》
2020年第2期47-56,共10页
文摘
近年来,随着深度学习技术的不断进步,不少行业在应用人工智能技术之后产生了颠覆性的变革。那么,作为人类表达情感的重要方式之一,音乐与人工智能的结合将碰撞出怎样的火花?智能生成音乐是否能够像作曲家创作的音乐一样动听呢?本文以具有两个奖励网络的音乐生成模型——TRMG为例,研究人工智能是如何生成结构稳定、风格明显的高质量音乐的。
关键词
人工智能技术
生成结构
强化学习
生成模型
智能生成
表达情感
颠覆性
分类号
J614.8 [艺术—音乐]
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职称材料
题名
兰花花
4
作者
张大龙
机构
首都师范大学
首都师范大学理论作曲指挥系
北京
音乐
家协会
中国电子音乐学会
中国
电影
音乐
学会
理事
出处
《音乐创作》
北大核心
2015年第10期10-27,共18页
关键词
VC
张大龙
中华人民共和国
分类号
J642 [艺术—音乐]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电子音乐作品《东京速度》创作分析
王春明
《当代音乐》
2015
0
下载PDF
职称材料
2
基于算法的频谱作曲技法
吴粤北
《黄钟(武汉音乐学院学报)》
CSSCI
北大核心
2010
13
下载PDF
职称材料
3
基于强化学习的智能作曲研究
白勇
帖云
靳聪
李小兵
《人工智能》
2020
1
下载PDF
职称材料
4
兰花花
张大龙
《音乐创作》
北大核心
2015
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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