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Evolutionary Music Composition 晏廷

EC 簡介 Neurogen 於 1991 年提出一種基於 GA 的自動編曲方法將ㄧ段音樂拆解成許多的小片段，一組染色體代表不同的音樂片段的排列組合染色體經過 Reproduction,Crossover, Mutation 之後重組成新音樂片段新型態的音樂創造模式

Fitness 評估 Fitness 評估為 EC 最重要部分，用於將ㄧ段染色體構成的音樂片段演譯程度量化 ( 好聽與不好聽的程度 ) Fitness 可供 GA 等 metaheuristic 演算法使用 Fitness 的評估方法又分為 – 人工 – 自動 – 模擬

Fitness 評估困難點演算法評估 – 曲風 – 樂理人工回饋 – 關聯回饋方法 – 心理主觀因素

EC 研究領域音樂片段自動（採樣分解分類評估）的研究 (Music information retrieval) 樂器聽感塑模 (Performance Modeling) 音樂風格塑模 (Music style Modeling) 關聯回饋方法的研究 (Relevance feedback) 互動式編曲 (Interactive music composition) 自動化編曲 (Auto-Feedback music composition) 曲風調整 (Music style modification)

EC 研究進入門檻數位樂譜的取得 (MIDI, XM, MOD,IT…..) 數位音源的取得 ( 音源採樣資料庫 ) 程式開發環境 (MIDI 讀檔修改存檔播放 ) 音樂知識的了解 ( 樂理 )

EC 研究資源比賽 – EuroGP Song Contest EuroGP Song Contest 書籍 – Evolutionary Computer Music -Miranda, Eduardo Reck; Biles, John Al (Eds.) – 2007, ISBN: 開發軟體 – MIDI for.NET v2.0.4 (C# library) MIDI for.NET v2.0.4 研討會 – EvoMUSART European Workshop on Evolutionary Music and Art EvoMUSART – GECCO Workshop on GAs in Visual Art and Music GAVAM 網站 – Evolutionary Music Bibliography Evolutionary Music Bibliography

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分析 / 比較演究重點 Fitness 評估方法研究 ˇˇ ˇ 使用者相關回饋 (Relevance Feedback) ˇˇˇ 旋律演譯塑模 (Melodic modeling) ˇˇ 音色演譯塑模 (Performance modeling) ˇ 曲風調整 (Music Style Modify) ˇˇˇ 模擬回饋 (Evaluation Assistance) 類神經

分析 / 比較資料來源 MIDI WAVE Meta-Data MIDI WAVE MIDI 演算法 GA 策略作者自訂 Crossover Mutation 方法 Standard Crossover & Mutation Standard Crossover & Mutation Standard Crossover & Mutation Standard Crossover & Mutation OnePoint Crossover & Standard Mutation MultiPoint Crossover & Mutation Fitness 產生統計式 & 聽覺模型人工經驗法則 & 統計資料人工經驗法則 & 統計資料人工經驗法則 & 統計資料數理公式使用者回饋樂理模型 ( 節奏, 音調 )