隐式特征和循环神经网络的多声部音乐生成系统

音乐生成是一种使用算法来生成音乐序列的研究。本文针对音乐样本特征提取以及自动作曲问题提出了一种基于音乐隐式特征和循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的多声部音乐生成算法。该方法通过使用栈式自编码器对多声部音乐序列每个时间步的音符隐式特征进行提取,结合长短期记忆循环神经网络(long short-term memory, LSTM),以序列预测的方式搭建了基于隐式特征的音乐生成模型。仿真结果表明,该音乐生成算法在使用相同风格的音乐数据训练后,得到的模型可以生成旋律与和弦匹配较好的多声部音乐数据。

基于MPU6050的手势遥控器设计

现在的智能电子设备的遥控器多数是按键式的，操作繁琐不直观，学习成本大，加上老年人视力普遍不好，给老年人操作带来了巨大的障碍。手势遥控器是指利用简单的手势来指挥电子设备，获得便捷的操作体验，让老年人也可以享受科技发展带来的便利。MPU6050是一个运动传感器，内置陀螺仪，可以快速精确的感应到当前运动的方向及加速度大小，将这些数据通过蓝牙传送给要控制的电子设备进行分析即可对当前的手势进行准确快速的判断，再由电子设备利用判断结果做出相应的动作即完成了通过手势来控制电子设备的目标。