新古典主义的音乐格言——析肖斯塔科维奇B大调前奏曲(OP.34 NO.11)

肖斯塔科维奇《前奏曲二十四首》(OP.34),不但是他在钢琴创作领域技法完全成熟的重要标志,更是他借鉴前人《前奏曲》创作手法与本民族特有音乐语言成功结合的典范,对后世影响巨大。被称之为"新古典主义的音乐格言"。特别是第十一首《B大调前奏曲》(OP.34 NO.11),虽在其中没有制造出更多的新语言,却获得了新的效果,无论从主题写作、曲式结构到和声、转调方式等,都能感受到作曲家赋予赋格曲这一传统的形式以新的手法和内容,使得古老的前奏曲散发出了新的生命力。

基于负熵最大化改进的语音音乐信号分离

负熵是一种重要的非高斯性度量方法,最大化负熵使随机变量的非高斯性达到最大,从而使输出的各分量之间相互独立。负熵最大化算法以负熵作为目标函数,牛顿迭代法作为优化算法,针对牛顿迭代法中对初始值选择敏感的问题,用牛顿下山法代替牛顿迭代法,通过改变下山因子,使目标函数呈下降趋势,降低算法对初始值的依赖性。实验结果表明,改进后的算法在不同初始值下均能较好地分离语音音乐混合信号,改善了初值敏感问题。

极少主义与极多主义

人的本性向来有极多主义和极少主义两极。19世纪末以来,西方文论家在文学、艺术领域中描述它们;20世纪末西方音乐史编纂著作也开始使用这两个术语。文章把它们作为20世纪音乐结构史的范式。与19世纪音乐结构史的范式更换不同的是,极少主义融合了极多主义观念,形成"后极少主义"。音乐现代的极多主义由后现代极少主义(即"后极少主义")所补充,并延伸至21世纪。

基于期望最大化算法的双音频率估计方法研究

针对采样时间短、双音信号频率间隔小情况下的双音频率估计问题,提出了基于期望最大化(EM)算法的双音频率估计方法。初值对EM算法的结果具有重要影响。基于离散傅里叶变换(DFT)的方法可以快速得到双音信号的频率初值,但是这种方法会使估计值存在偏移。针对双音频率间隔小的情况采用MUSIC算法作为初值获取方法,并且针对采样时间短的情况采用修正的前向-后向线性预测方法估计协方差以提高初值估计的精确性。仿真结果表明,与初值采用DFT的EM算法、MUSIC算法相比,当双音频率间隔较小时所提出的算法同样具有较好的估计性能。