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基于遗传算法与人工神经网络的二声部创意曲自动生成的中期报告

一、研究目的及意义

在现代音乐创作中，如何以机器学习的方式来生成旋律、和声、节奏等元素，一直是音乐智能化领域的研究热点之一。本研究的目的是探索基于遗传算法和人工神经网络的二声部创意曲的自动生成方法，通过将遗传算法和人工神经网络相结合，实现对音乐素材的自动学习和创作，提高作曲的自动化程度。这对音乐智能化技术的发展和实际应用具有重要意义。

二、已有研究进展

目前，国内外学者对基于机器学习的音乐创作进行了广泛探索，其中比较有代表性的是基于神经网络的音乐生成方法。以人工神经网络为代表的模型可以对大量的音乐数据进行学习，通过学习生成新的音乐素材，而遗传算法则可以用来优化生成的音乐素材。在目前的音乐生成研究中，神经网络和遗传算法的结合已经成为一个重要的应用方向，应用于旋律、和声、节奏等元素的创作。

三、研究方法和实验设计

本研究的创意曲设计为二声部乐曲，将遗传算法和人工神经网络相结合来完成整个创作过程。具体实验设计如下：

1.数据采集和处理，收集各种风格的旋律、和声和节奏数据，并将数据进行预处理，转化为合适的数据格式。

2.设计神经网络模型，选择合适的模型框架和参数，并采用传统的神经网络训练方法进行参数学习。

3.遗传算法设计和实现，以对生成的旋律、和声和节奏进行优化。设计适应度函数和遗传算法参数，以使生成的音乐素材达到最优。

4.实现音乐创作，将经过神经网络和遗传算法优化的音乐素材转化为具体音乐作品并进行评估和优化。

四、研究难点

在本研究中，主要的困难点包括：

1.音乐特征提取和预处理：对复杂的乐曲进行特征提取和矩阵化处理，对机器学习模型的训练和性能评估具有重要意义。

2.神经网络模型的设计和训练：为实现高质量的音乐生成，应选取适当的模型架构和优化算法进行参数优化。

3.适应度函数和遗传算法参数的选择：合理的适应度函数和参数设定可以使生成的音乐素材具有更优的创作质量。

五、预期成果及应用前景

本研究将通过结合遗传算法和人工神经网络技术，探索二声部创意曲自动生成方法，并以生成的音乐作品的质量、创意度等指标进行评估。预期成果包括：

1.完成二声部创意曲的自动生成，生成的音乐作品质量较高，具有一定的艺术价值。

2.探索神经网络和遗传算法结合的方法，并对不同参数和算法的组合进行实验比较，提出最佳模型设计方案。

3.探索基于机器学习的音乐创作技术，为音乐智能化研究提供新方法和途径。

4.将研究成果应用于相关领域中，如音乐游戏的升级、音乐教育、音乐会演奏等方面，具有广泛的应用前景。

六、研究计划

1.预期完成时间：2022年6月前。

2.具体研究计划：

第一年（2020年6月-2021年6月）：进行音乐数据的收集和处理，并以人工神经网络为基础进行模型的设计和训练；

第二年（2021年6月-2022年6月）：以遗传算法为基础进行音乐素材的优化，并进行音乐作品的生成和评估；

第三年（2022年6月）:整理实验结果并进行分析，完成论文撰写和答辩。