导读:本文包含了音乐合成论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:音乐,特征,音色,包络,模型,舞蹈,管弦乐队。
音乐合成论文文献综述写法
赵亮棋[1]（2019）在《电影音乐中电子合成音色与管弦乐队的融合》一文中研究指出随着近现代电子音乐的发展,电影作曲家拥有了更丰富的、新奇的声音资源来进行创作。电子合成音色无论在声音特点、频率宽度、动态范围、音色调制的可变化程度、创作技巧等方面都有别于传统管弦乐队的乐器音色。而本文研究的关于电影音乐低音声部中电子合成音色的使用,是国内外电影作曲家极为重视的音乐组成部分。低音声部的构建为电影音乐提供了强大的力量支撑和情绪支持,而电子合成音色的加入大大丰富了管弦乐队低音区的色彩,也为低音区的丰富提供了更多的可能性。本文通过对电影音乐案例中电子合成音色在低音声部的使用,以及电子合成音色与管弦乐队结合的方式、方法、音色的研究,梳理出电子合成音色的选择、结合、拓展等方面的创作规律及技巧,以期为更多的电影音乐创作者提供参考。(本文来源于《西安音乐学院》期刊2019-03-01）
陈海青[2]（2019）在《谈音乐、音响在课件合成中的作用》一文中研究指出音乐和音响的运用是现代教育背景下高质量课件制作的重要手段,它的辅助与衬托作用可以深刻表现教学内容,深化教学主题,渲染教学氛围;它的转场作用体现在以一种特殊的信息传递,有效引起学生的情感共鸣;它通过节奏的变化实现强化作用,传递着课件画面无法表达但又必须表达的信息。(本文来源于《新课程导学》期刊2019年05期）
方丹芳,李学明,柳杨,李荣锋[3]（2018）在《基于过渡帧插值的音乐驱动舞蹈动作合成》一文中研究指出随着动作捕捉技术的发展,基于音乐的舞蹈生成技术逐渐成为一大研究热点,而如何提高音乐和舞蹈的匹配以及舞蹈生成的真实性是研究的关键点.本文提出的基于过渡帧插值的音乐驱动舞蹈合成,旨在解决为音乐合成与其局部节奏和强度匹配且衔接自然的舞蹈动作问题.为了充分挖掘音乐和舞蹈的局部相关性和提高生成舞蹈的丰富性,先对目标音频分段,然后对音乐片段和动作数据库中已有的动作片段进行特征匹配分析,最后对和目标音乐片段特征匹配的动作片段进行过渡帧插值衔接.本文提出的过渡帧插值算法,使插值后的动作同时保留前一帧动作和后一帧动作的特征,避免动作突变,从而实现自然过渡.另外,提出一种音乐驱动舞蹈合成的框架,包含音乐和动作的共同特征提取、特征匹配分析和动作片段的插值衔接.音乐和动作的共同特征提取从节奏和强度出发,特征匹配分析利用节奏点的同步程度和强度分布的相似性.实验结果表明:本文提出的算法能合成逼真的舞蹈动作,具体合成舞蹈视频在项目网站上呈现.(本文来源于《复旦学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
冯婷婷[4]（2018）在《基于神经网络的音乐音频自动合成的研究与实现》一文中研究指出音乐与人类生活息息相关,是人们抒发情感、歌唱生活的一种重要的表达方式。而随着人工智能在近年来的飞速进度以及渗入到各个领域的应用,也给计算机音乐带来了不小的发展,其中算法作曲是计算机音乐的一个重要研究分支,旨在利用计算机技术使创作者在作曲的过程中的人为因素降到最低,从而达到自动化作曲的目的。计算作曲通常是以乐谱为研究对象,利用算法通过某种策略控制生成音符序列,进而组成音乐旋律,最终得到完整乐谱。此类的方法存在的问题是,它们需要基于大量的音乐知识规则:只有当乐理规则引入量足够大时,才能使算法变得有效;且当我们想获得直观听觉感受时,只用通过演奏家的演奏或利用MIDI设备来实现。而以音频为研究对象进行人工智能(Artificial Intelligence,AI)作曲,可以使计算机自动生成音乐片段的排列组合,以生成新的音乐音频。基于音频的AI作曲不依赖大量的音乐知识规则,同时又能传递给听众以直观感受。因此,该类算法比传统基于乐谱的作曲方法更具有实用性。本文就将以音乐音频作为研究对象,基于递归神经网络提出一种新的自动合成乐曲算法。以音频为研究对象的音乐自动合成的框架主要包括了音频文件解析,音乐音频特征以及应用于自动作曲的模型。在音频文件解析部分详细介绍了音频文件的结构组成,以及其中与本实验相关的重要参数,为之后顺利进行实验操作打下基础;在音乐音频特征部分,介绍了包括梅尔频率倒谱系数、线性预测编码、过零率、短时能量值等特征;在应用于自动作曲的模型中,着重介绍了人工神经网络中在自动作曲算法领域最活跃的循环神经网络以及长短时记忆模型和门控循环单元模型两种变体,这也是本文所研究的基础模型。其次详细描述了基于神经网络的音乐音频自动合成算法,首先将音乐音频自动合成问题进行了形式化的描述,提出了单位音乐,单位音乐向量,AI生成音乐等概念,将音乐创作表示成为可过程化的问题;然后对提取单位音乐的音频特征及其过程进行了详细的描述;之后详细描述了音乐音频的预测和合成过程,并给出了算法描述;最后,将直接影响到听众直观听觉感受的音频拼接合成部分进行了介绍,提出了先行削弱和增强的方法进行迭加拼接,从而达到平滑拼接的效果。最后本文对算法模型进行了一系列的实验,包括了基于LSTM模型的音乐音频自动合成实验,加入了人机交互的实验以及基于GRU的音乐音频自动合成实验,实验结果标明,基于LSTM的实验所生成的音乐中,得分最高的通常是被大众所熟知的如致爱丽丝的曲目,而在除了熟知度更高的曲目外,模型生成曲目与人工作曲曲目排名分布均匀,表明听众并不能区分人工与智能作曲的区别,达到了本实验的目的。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-04-01）
宋晓婷[5]（2018）在《利用MATLAB合成音乐的函数模拟实现与比对》一文中研究指出文章将音乐的发声原理与数值巧妙联系,给出具体的定义及函数关系.利用数学公式计算出每个音符在不同曲调下的频率,再由MATLAB软件编译程序,结合乐理知识,结合钢琴键盘上各音符的间隔规律表示出各声调高低、延续时间、及音调间的衔接,停顿时间如果简单地用频率为0来设置,就不会有原曲的效果,经过调试,将其与时间函数联系再用0作积,可以任意控制每小节节拍,使其达到曲目要求.在此基础上,通过改进模型程序,加入指数函数使乐音听起来不再生硬,句尾会以光滑形式逐渐消失.改用傅里叶级数模拟出歌曲的原声效果,曲调欢快流畅,重音清晰,可以让人很快听出节拍,哼出曲调.文章以维吾尔族民歌《阿拉木汗》为例,通过4种不同方案的程序比对,肯定了傅里叶级数在波动模拟效果方面的优势,充分证实高等数学知识及相关软件在音乐谱曲方面的巨大作用.(本文来源于《太原师范学院学报(自然科学版)》期刊2018年01期）
方丹芳[6]（2018）在《音乐驱动的舞蹈动作合成》一文中研究指出近年来,随着音乐处理技术和动作捕捉技术的不断发展,基于音乐的舞蹈动作合成技术逐渐成为音乐理解和舞蹈合成领域的研究热点,而如何提高音乐和舞蹈的匹配以及合成舞蹈的真实性是研究的关键点。音乐和舞蹈的匹配,根本依据是音乐和舞蹈有共同的节奏和强度且时间同步。合成舞蹈的真实性体现为舞蹈动作的衔接性和空间性。围绕以上两个目标,论文主要包括以下四个方面的工作:第一,对音乐与动作进行特征提取和分段,为后续工作提供基础。对音乐和动作进行分段,将所有特征定义在音乐/动作片段这一尺度,同时保证音乐和动作有相同的帧率。基于常数Q变换提取音乐片段的节奏和强度特征,基于Laban作用力提取动作片段的节奏和强度特征。第二,基于节奏和强度分析音乐和舞蹈的匹配程度,旨在解决音乐和舞蹈的跨模态特征匹配问题。首先,基于音乐和舞蹈在时间上的节奏点同步数量,进行节奏匹配。同时,为了保证相邻动作的衔接性,根据动作距离对相邻动作做可连接性分析。然后,基于相邻动作的可连接性,使用图的深度搜索提取所有可能的结果动作。最后,基于强度直方图相似性,对输入音频和所有可能的结果动作进行强度匹配,筛选出最匹配的舞蹈动作。实验结果表明,合成舞蹈的节奏和强度与音乐基本是一致的。第叁,提出基于过渡帧插值的音乐驱动舞蹈动作合成,旨在解决合成舞蹈衔接不自然的问题。过渡帧插值基于四元数球面线性插值,使插值后的动作同时保留相邻动作的特征,避免动作突变。为了衡量动作衔接的效果,提出流畅度函数,并比较基于过渡帧插值的合成舞蹈、原始舞蹈和无动作衔接的合成舞蹈的衔接性。实验结果表明,基于过渡帧插值的合成舞蹈和原始舞蹈的流畅度比较接近,且远远优于无动作衔接的合成舞蹈。第四,提出基于叁次样条插值的舞蹈动作路径编辑算法,旨在解决合成舞蹈缺乏空间性的问题。合成舞蹈的初始路径是无规则的。本文提出的路径控制,对舞蹈路径进行编辑使其按指定路径运动且不失真。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-10）
戴姗珊[7]（2017）在《计算机音乐制作中电子合成音色的应用探析》一文中研究指出技术处理手段的更新使得电子合成音色的创造性加强,并且在声音调制方面的变化更加显着,这也成就了目前音响特征的独特性。这种特性的存在导致了电子合成乐器形成的音色和声学乐器形成的音色存在较大的差异。本文将会对电子音色中存在的音响特征的独特性以及电子音色的应用作简单的概述,分析目前电子音色在不同音乐织体中的应用状况,以此来总结电子音色的制作的主要方法,希望能够给电子音色在现代音乐的发展提供一些建议。(本文来源于《通俗歌曲》期刊2017年06期）
罗湘娟,陈丽,谢超[8]（2017）在《基于MATLAB的音乐分析与合成研究》一文中研究指出本文根据理论联系实际的问题,研究了基于MATLAB的音乐分析与音乐合成问题。把数学实验的概念及分析方法应用于生活实际,增进对傅里叶级数和傅里叶变换的理解,启发学习思路,激发学习热情,加深对数学实验具体应用的印象,提高分析问题和解决问题的能力。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2017年15期）
胡晓娜[9]（2017）在《巧用Gold Wave软件合成太极拳音乐》一文中研究指出Gold Wave中文称为金波音乐编辑器,是一款集声音编辑、播放、录制和转换的一个功能强大的数字音乐编辑器。本文以Gold Wave软件介绍制作人声与太极拳音乐的合成方法,供大家参考。(本文来源于《体育教学》期刊2017年04期）
范苏云[10]（2017）在《基于正弦模型的音乐信号合成技术研究》一文中研究指出正弦模型广泛应用于语音信号等的分析与合成中,本文对基于正弦模型的音乐合成进行了深入的研究。谱峰值法作为正弦模型参数提取的传统方法,虽然有一定的理论基础,但是传统的应用谱峰值法对音乐信号的重建质量不高,谱峰值追踪的参数提取过程峰值参数的选取虽然较大的拟合了频谱的谐波成分,但丢失了很多影响音乐信号音质的非谐波频谱信息成份。针对该方法的不足,本文提出了采用有效谐波插值(PHI)的方法,根据相邻峰值参数之间的关系进行插值处理,利用叁次样条插值函数方法拟合改进后的参数频谱,该方法丰富了影响乐器音色的频谱结构,从而使得合成的质量得到了大幅度提高。最后通过主客观评测来验证了该方法的有效性,与传统的方法比较,平均对数谱失真LSD的值下降了5.3%,主观MOS评分值的平均提高了0.365。其次,从低码率传输和压缩角度考虑,利用音乐信号小波分解后能量集中在低频系数上的特性,采用软阈值法选择有效系数,达到对传输端数据压缩的目的,对压缩后的信号再结合PHI方法在正弦模型的基础上对音乐信号进行重建,使得在压缩音乐信号数据的同时保持较高质量的合成音乐信号。(本文来源于《苏州大学》期刊2017-04-01）
音乐合成论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
音乐和音响的运用是现代教育背景下高质量课件制作的重要手段,它的辅助与衬托作用可以深刻表现教学内容,深化教学主题,渲染教学氛围;它的转场作用体现在以一种特殊的信息传递,有效引起学生的情感共鸣;它通过节奏的变化实现强化作用,传递着课件画面无法表达但又必须表达的信息。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
音乐合成论文参考文献
[1].赵亮棋.电影音乐中电子合成音色与管弦乐队的融合[D].西安音乐学院.2019
[2].陈海青.谈音乐、音响在课件合成中的作用[J].新课程导学.2019
[3].方丹芳,李学明,柳杨,李荣锋.基于过渡帧插值的音乐驱动舞蹈动作合成[J].复旦学报(自然科学版).2018
[4].冯婷婷.基于神经网络的音乐音频自动合成的研究与实现[D].吉林大学.2018
[5].宋晓婷.利用MATLAB合成音乐的函数模拟实现与比对[J].太原师范学院学报(自然科学版).2018
[6].方丹芳.音乐驱动的舞蹈动作合成[D].北京邮电大学.2018
[7].戴姗珊.计算机音乐制作中电子合成音色的应用探析[J].通俗歌曲.2017
[8].罗湘娟,陈丽,谢超.基于MATLAB的音乐分析与合成研究[J].科技经济导刊.2017
[9].胡晓娜.巧用GoldWave软件合成太极拳音乐[J].体育教学.2017
[10].范苏云.基于正弦模型的音乐信号合成技术研究[D].苏州大学.2017