基于旋律分割的自动编曲技术研究.pdf

摘要

随着新时代的不断改革和发展，越来越多的人喜欢从事音乐方面的工作，尤其是为

旋律编配伴奏。但是现在人工编配伴奏需要学习大量音乐理论知识。时下正值计算机蓬

勃发展，将计算机与音乐相结合的自动编曲技术成为当下流行的研究方向。然而目前大

部分自动编曲都是非结构化的过程，很少有针对旋律结构分割的编曲技术研究，导致生

成的伴奏结构单一，创新性低，伴奏音型相似度高。因此为了丰富歌曲伴奏，本文以旋

律分割为基础，使用自动编曲技术为旋律编配合适的伴奏。同时搭建实验系统，通过实

验验证自动编曲技术的有效性。本文主要包括以下研究内容。

提出一种音阶匹配算法，根据音乐调性，将旋律调式音程之间的关系与音阶匹配进

行旋律一次分割，分割后的每个旋律段具有相同的调性。为了进一步分割旋律结构，更

好的提取音乐特征，以小节为单位，通过分析小节音符的平均音高，对一次分割后的旋

律段进行二次分割，分割出小节与小节之间的轮廓线，使连续的小节成为一个完整的乐

句。同时通过改变音阶、改变相对时值或者改变音符等参数对旋律相似度感知，计算乐

句之间的相似度。

构建自动编曲算法。以两次分割后的旋律片段为基础，分析每小节的音高和时值并

提取特征音符，以特征音符作为观测序列，以其对应的和弦进行为状态序列构建隐马尔

可夫模型。分别对模型的三个基本问题进行求解。以前向算法求出在给定模型相关参数

的条件下，用特征音符作为观测序列的最大概率。在给定特征音符观测序列相互独立的

前提下，以鲍姆-韦尔奇算法对隐马尔可夫模型的参数迭代，直至收敛并更新参数。用

维特比算法求出在给定特征音符观测序列的条件下，最大概率的隐藏和弦序列，即为最

优的和弦进行。

在自动编曲的过程中输入歌曲主旋律，然后将生成的伴奏与主旋律一并输出，形成

一首完整的乐曲。为了选取合适的伴奏音型，构建伴奏音型数据库，将与旋律对应的伴

奏音型存入数据库中。在伴奏音型匹配的过程中将音符的音高和时值转换为一维向量，

通过向量距离来计算旋律之间的相似度。通过旋律相似度进行匹配，获取最高匹配的伴

奏音型，当不满足匹配要求时，以音乐文法规则编配伴奏音型。

最后为验证自动编曲技术的有效性，搭建实验平台，输出实验音乐作品，分析实验

结果并对其进行评价。

关键词：自动编曲，旋律分割，音乐伴奏，隐马尔可夫，机器学习

ABSTRACT

Withthecontinuousreformanddevelopmentofthenewera,moreandmorepeopleliketoworkin

music,especiallyaccompanimentformelody.Butnowartificialaccompanimentrequiresalotof

knowledgeofmusictheory.Nowadayscomputersarebooming,theautomaticcompositiontechnologythat

combinescomputersandmusichasbecomeapopularresearchdirection.However,atpresent,mostofthe

currentautomaticcompositionprocessesareunstructured,andtherearefewresearchesonarrangement

technologyformelodystructuresegmentation,resultinginsingleaccompanimentstructures,low

innovation,andhighaccompanimentsoundpatterntypesimilarity.Therefore,inordertoenrichthe

accompanimentofthesong,basedonthemelodysegmentation,thispaperusestheautomaticarrangement

technologyto