深度学习下AI自动翻译《乐律全书》——以《乡饮诗乐谱》为例

《乐律全书》通过律吕字谱、工尺谱、宫商字谱、古琴减字谱记录,这些是中国古代音乐特有的记谱法,无法与当今数字简谱、五线谱和二维谱通用。解读古典乐谱的最大难点在于处理不确定的节奏型,即古典乐谱只规定了节拍的起始位置,并未对音符的具体时值进行分配。而五线谱记录音乐作品时会出现很多不便利、模糊不清的状况,二维谱的出现可以从根本上解决这些问题。文章以《乡饮诗乐谱》为例,探讨运用计算机程序将古典乐谱自动翻译成二维谱,并提出一种基于机器学习的节奏调整模型。建立基于机器学习算法的古典乐谱自动翻译系统,可提高中国传统音乐的翻译效率,促进对传统音乐的欣赏和传播。

AI自动翻译“减字谱”——以《流水》和《不染》为例

文章通过分析减字谱的字符特征、古琴的发音特点以及演奏方法,基于图像处理与模式识别技术,建立减字谱的识别算法、识别模型,开发减字谱的自动翻译系统,将系统与更多的曲谱及演奏家相配合,以保留古琴曲的韵律和不同演奏家的风格。目前在世界范围内各种记录音乐的谱系中,以高维乐谱记录音乐信息的功能最为强大,且科学性较强、能够基本做到不丢失信息,尤其是其易于机器识别。文章指出,可运用AI将减字谱自动翻译成二维谱,从而对古琴艺术的推广和传承产生更好的推动作用。

AI自动翻译南音——以古典名曲《夫为功名》为例

南音是我国古代音乐文化中保存最丰富和完整的乐种之一,被誉为"中国音乐历史的活化石""中国民族音乐的根",并被列为人类非物质文化遗产。南音的整个原文本由唱词、听觉、视觉和手势等符号组成,南音艺术是通过表演者的声音、体势、乐器弹奏等传递和完成的,每一项都是不可忽略的重要因素。文章以南音古典名曲《夫为功名》为例,研究借助图像识别技术,建立机器学习算法的南音自动翻译系统,从而应用机器将古典曲目自动翻译成高维乐谱——二维谱。