广东音乐钢琴改编曲的艺术特色与演奏要义

中国钢琴作品的创作与发展已有百年历史,而广东音乐钢琴改编曲以广东音乐元素为基础,结合并借鉴西方钢琴创作技法,以其浓郁的岭南风韵,确立了在中国钢琴音乐中的重要地位。广东音乐钢琴改编曲在乐曲的风格、曲式、调性等方面独具一格,演奏起来也有别于其他国家和地区的钢琴改编曲。立足广东音乐钢琴改编曲的艺术特色与演奏要义,探索如何合理运用钢琴这一西洋乐器,展现广东音乐独特的神韵与意境。通过深入分析改编曲的创作背景、音乐风格和演奏技巧,提出有效的途径建议,以助于演奏者更好地理解和诠释优秀的广东音乐钢琴改编曲。

基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法

用户的情绪状态不同,需要的背景音乐也不同,因此提出基于LDA-MURE模型的背景音乐自适应推荐方法。提取背景音乐的音频特征和社会化标签,通过Fisher线性判别分析方法融合上述数据的特征,结合投影变换方法获得不同类别背景音乐的类内离散度和类间离散度。通过现代心理学分析人类情绪的节律周期变化,在此基础上判断用户当前的情绪状态。最后在LDA模型的基础上构建LDA-MURE模型,为用户推荐不同类别的背景音乐。实验结果表明,所提方法的MEA指标值较低、P@N指标值较高、用户满意度较高。

当代新民谣音乐的艺术特征与文化价值研究

当代新民谣音乐是流行音乐体系的重要组成部分,和以往的民谣音乐相比较而言,其艺术特征表现为音乐表演形式质朴自然、表现内容丰富多样、表现关系多元化;当代新民谣音乐的文化价值更加丰富,表现在鲜明坚定的文化立场、质朴自由的文化属性、丰富多元的文化内涵和去中心化的文化再生成等方面,从文化价值视角对其进行分析与解读,可以获得更加深刻与全面的认识。

浅析莫扎特钢琴曲的乐曲风格与演奏技巧

莫扎特继承并发展了巴洛克时期和古典主义时期的音乐风格,并在此基础上创造了一种新的作曲家风格。在莫扎特钢琴曲的演奏过程中,从演奏的力度、速度以及键盘触摸的方式和音乐旋律等方面都具有独特的技巧与特征,同时,也能够凸显出莫扎特钢琴曲中包含的人文精神。因此,探究莫扎特钢琴曲的演奏特征以及演奏的技巧,对于推动钢琴音乐艺术的持续发展具有积极意义。本文主要是分析了莫扎特钢琴曲的弹奏特点,并且就莫扎特钢琴曲的演奏技巧进行了探讨,希望能够为演奏者抓住莫扎特钢琴曲演奏的要点提供参考意见。

基于深度置信网络的音乐配乐识别研究

如何有效地管理与识别音乐元素信息是近年来数字音乐研究的重点。因此,基于深度置信网络提出一种音乐配乐识别算法,从多个角度对音乐特征信息进行提取,从音乐情感角度分析,对深度置信模型进行优化,最后将提取音乐特征数据输入到优化后的深度置信模型完成音乐的识别分类。经实验分析,在不同音乐配乐标签的测试中,相较于其他识别模型,优化后深度置信识别模型能够更准确地识别各个情感标签,均值为91.14%,识别性能表现较好,可满足音乐配乐的识别与管理要求,该研究内容可以为音乐数据的检索与管理提供技术参考。

中国钢琴音乐创作的美学意蕴及特征研究

钢琴乐器虽然在19世纪中叶便已传入我国,并在20世纪初取得了非常大的发展,但严格意义上中国钢琴音乐的发展时间并没有那么长,学术界普遍认可的发展开端是1915年,在这百余年的发展历程中,中国钢琴音乐已然脱胎换骨,成为独具民族特色的音乐形式,在当代多元文化背景下,中国钢琴音乐呈现出更进一步民族化的发展特征,同时,也呈现出了另一番中西交流的景象,这既体现了中国钢琴音乐创作的自信,也体现了当代中国钢琴音乐在面对国际化发展时的深思熟虑。

甘肃现代民谣音乐艺术性再创新研究

现代民谣是以现代主题和内容为基础的民谣音乐形式,使用朴素、真挚的语言,融入多种音乐元素和独特风格,传递民众的意趣和情感。文章梳理了甘肃现代民谣音乐历史溯源及发展历程,探究了甘肃现代民谣音乐艺术形式及音乐风格,论证了甘肃现代民谣音乐价值及品牌建设所带来的影响,可以有效地促进甘肃现代民谣的艺术传承和健康发展。

基于基音频率的数字化音乐情感分类方法

为提升音乐分类准确率,提出基于基音频率的数字化音乐情感分类方法。其中通过添加滤波器对音乐信号进行预加重,引入帧移实施分帧处理,使用截断函数实施截断处理。基于多项式拟合设计AMDF基音频率检测算法,对预处理后的音乐信号进行数字化分析。提取Mel频率倒谱系数、线性预测倒谱系数、共振峰参数等特征参数。基于CNN-LSTM构建音乐情感分类模型,完成数字化音乐情感分类。实验结果表明,该方法在不同情感类别与不同帧移大小下,分类准确率均较高,误报率均较低,性能较好。

指尖下的丝路之音:新疆音乐风格在中国作品中的体现与探讨

民族文化的形成需要同时满足多个条件,如环境、空间、时间、人文等。多种不同元素在特定情境作用下,催生多种不同的民族文化,成为文化之间差异的根源所在。我国地大物博,幅员辽阔,造就了多种不同的少数民族文化,新疆音乐文化就是我国民族文化瑰宝之一。本文从分析新疆音乐的风格特征入手,循序渐进探讨新疆音乐文化在中国钢琴音乐创作中的具体融合,以此探索中国钢琴音乐发展的必然之路。

算法音乐诱发脑电的多特征分析

为了探究大脑对算法作曲的低质量音乐与人为编曲的高质量音乐之间的反应差异性,采用长短时记忆网络(Long short-term memory,LSTM)生成不同可听度的算法音乐,从生成的算法音乐中选取部分音乐按综合评价分数划分为5个级别,并将流行音乐旋律节选作为第6级,组合进行范式实验。使用微分熵、功率谱密度、Hjorth参数和其他频域分析的特征提取方法对实验脑电信号进行特征提取、数据分析和显著性判断,对比在听不同可听度音乐时受试者脑电信号特征的差异性。进一步分析不同性别和不同音乐专业背景的受试者在听到同样音乐时脑电特征的差异性。实验结果表明功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)反映脑电信号差异性效果最好。

基于深度学习的音乐情绪分类研究

为解决传统音乐情感分类特征单一,导致训练效果差的问题,提出了一种多模态注意力融合网络模型,首先将执行情感分类使用的歌词和音频分离,将上下文特征提取方法与分类器相结合,从而提高特征提取效率;其次通过注意机制融合多模态特征,从而加快模型训练效率及情感分类准确率;接着提出了一种自适应孤立森林噪声方法增强模型对不均衡样本的适应性,并在一定程度上缓解模型过拟合问题.最后,将模型与LSTM、GRU、BI-LSTM、BI-GRU等模型进行仿真比较,结果表明所提模型性能最优,情绪分类准确率可达96.46%.

基于改进深度学习网络的音乐风格分类模型优化方法

采用目前方法对音乐风格进行分类时,没有对提取的特征和进行融合处理,导致分类有效性差、时间复杂度高。对此基于改进深度学习网络提出一种音乐风格分类模型优化方法。在音高、节奏和音色三个方面对音乐进行特征提取,并在D-S证据理论的基础上对提取的特征进行融合处理,将融合后的音乐特征输入改进深度学习网络,构建音乐风格分类模型,实现音乐风格的分类。实验结果表明,所提方法的分类F1值高、时间复杂度低、ROC曲线趋近于1。

基于卷积注意力机制的双模态音乐流派分类模型MGTN

在音乐信息检索(MIR)领域,根据音乐流派进行分类是一项具有挑战性的任务。传统的音频特征工程方法需要手动地选择并提取音乐信号特征进行处理,导致特征提取过程复杂,模型性能不稳定,泛化性差。深度学习与频谱图相结合的方法也有着部分数据不适合模型和全局特征提取困难等问题。提出了一种基于卷积注意力机制的音乐流派分类模型MGTN。MGTN融合了输入频谱图与提取音频信号特征构建音频时序数据2种音乐流派分类方法,使得模型提取特征的能力与泛化性大大提升,提供了音乐流派分类的新思路。在GTZAN与Ballroom数据集上的实验结果表明,MGTN模型能够有效地融合2种不同模态的输入数据。在与数十种基准模型进行的对比中,MGTN模型具备较强的优势。

音乐自动标注分类方法研究综述

音乐是目前最受欢迎的艺术和娱乐形式之一,是表达或寄托人们感情的艺术语言,然而随着数字音乐急剧增加,通过浅层的信息管理与筛选音乐十分困难。音乐自动标注作为一种组织海量音乐与丰富音乐信息的有效手段,可克服音乐信息检索语义鸿沟,健全音乐信息,使音乐具有更直观的表达,并推动音乐分类、音乐推荐、乐器识别等音乐信息检索任务的深入研究。当前音乐自动标注主要聚焦于解决特征提取、模型选择两类问题,结合目前研究重点,阐述了音乐自动标注的相关知识;系统地梳理了音乐自动标注领域的各类音频特征表示及特征提取方法,并对每类提取方法进行了定量分析与定性分析;归纳了该领域相关研究成果,从机器学习与深度学习两个角度着重分析了不同模型方法的差异性;介绍了常用数据集与性能评价指标,总结了不同数据集特点,并对评价指标进行了归类分析;最后指出了音乐自动标注领域研究面临的难点与挑战,并对未来研究方向进行了展望。

内蒙古科尔沁蒙古剧音乐特征研究

蒙古剧作为中国少数民族剧种,是中华戏曲大家庭中的一员。音乐是蒙古剧的重要载体和主要表现形式,在表达人物情感、刻画人物性格上有着重要作用,但相关的专题研究较少。本文通过归纳科尔沁蒙古剧音乐素材的民族性特征、唱腔设计的杂糅性特征及乐队配置的地方性等三个特征,认为科尔沁蒙古族民间音乐与科尔沁蒙古剧在其功能需求上,有着彼此间互动的必然联系,二者之间能够形成双向选择互补关联。科尔沁蒙古剧音乐的发展与创新,既要沿用蒙古族传统民族民间音乐素材作为其特色支撑,还要不断创新与时俱进,才能保持科尔沁蒙古剧作为剧种特色繁荣发展。另外,本文首次对科尔沁蒙古剧进行了音乐特征方面的分析研究,这对厘清科尔沁蒙古剧的概念、深化蒙古剧音乐的研究拓进和创作发展意义重大,有助于推动少数民族戏曲剧种音乐的更深、更广的理论开掘。

基于改进胶囊神经网络的乐音主频识别研究

为了提高乐音主频识别性能,采用胶囊神经网络用于主频识别,并对胶囊神经网络特征相似计算方法进行改进优化,以增强胶囊神经网络的主频识别适应度。对乐音音符的端点检测与有效分割后采用线性预测倒谱参数法获得乐音主频特征向量。建立基于胶囊神经网络的乐音主频识别模型,并采用动态路由获得稳定的胶囊神经网络结构核心参数。采用余弦相似度对传统的内积计算进行有效改进,优化特征差异判断策略。采用改进的胶囊神经网络算法用于乐音主频识别。试验结果证明,合理设置胶囊神经网络的耦合系数、平衡系数和类别阈值单音集和曲谱连续集均能获得较高的乐音主频识别性能。相比于常用乐音识别算法,该文所提算法能够获得更高的识别准确率和稳定性。

音乐信息检索下的乐器识别综述

高效精准的乐器识别技术可以有效地推动声源分离、音乐识谱、音乐流派分类等研究的深入发展,可广泛应用于播放列表生成、声学环境分类、乐器智能教学和交互式多媒体等众多领域。近年来,随着乐器识别研究的不断推进,乐器识别系统在性能上有了大幅提高,但依旧存在着部分乐器难以识别、乐器音频特征提取较为困难、复音乐器识别精准度较低等诸多问题,如何借助人工智能技术对乐器进行高效精准的识别成为当前研究的热点和难点。针对当前研究现状,从乐器识别常用音频特征、乐器识别模型及方法和常用数据集三个方面进行综述,并对当前研究中存在的局限性和未来发展趋势进行总结,为乐器识别研究提供一定的借鉴参考。

基于时频复值特征的多尺度扩张DenseNet条件源分离网络

目前时频域音乐源分离方法大多基于幅度谱,这些方法忽略了相位信息而具有局限性。提出一种基于复值谱图的条件多尺度扩张密集卷积网络(C-MDilDenseNet)用于音乐源分离。首先,频谱图中时间轴和频率轴具有受音频速率和音调等独立影响而变化的声学特性,提出时频扩张密集块,有效增大了网络对频谱特征的感受野。其次,引入特征线性调制(FiLM)以扩展网络适应多源分离任务,并提出门控特征线性调制(GFiLM),从而更灵活、更有表现力地调节中间特征。最后,实验结果表明,在MUSDB18数据集的音乐源分离任务上,所提出的网络模型与基准模型相比,平均信号失真比提高了0.49 dB,与现有一些时域和时频域分离方法相比,具有更好的分离性能且参数量相对较少。

基于CGABC-SVM的多特征融合音乐分类算法研究

对电子音乐进行合理且有效的分类,可以使用户能快速搜索到喜爱的音乐,也使音乐推荐系统能进行更加精准的推荐。为了提高音乐分类的准确性,论文提出了基于CGABC-SVM的多特征融合音乐分类方法。在特征提取方面,针对单一音频特征表达不完整的问题,提取基音频率、共振峰、梅尔频率倒谱系数和相对谱-感知线性预测4种音频特征,组成多特征融合矩阵。在分类器选择方面,针对支持向量机(SVM)参数难以选取的问题,论文使用交叉全局人工蜂群算法(CGABC)来优化SVM的参数,构建CGABC-SVM音乐分类模型。实验结果表明,论文音乐分类方法可以有效地区分各种音乐信号,音乐分类的准确性显著好于对比音乐分类方法。