公務(wù)員期刊網(wǎng) 論文中心 正文

分形理論下時(shí)間序列音樂(lè)識(shí)別探析

前言:想要寫(xiě)出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了分形理論下時(shí)間序列音樂(lè)識(shí)別探析范文,希望能給你帶來(lái)靈感和參考,敬請(qǐng)閱讀。

分形理論下時(shí)間序列音樂(lè)識(shí)別探析

摘要:將分形理論時(shí)間序列(混沌序)運(yùn)用與音樂(lè)信號(hào)識(shí)別,為音樂(lè)領(lǐng)域的智能發(fā)展提供實(shí)驗(yàn)依據(jù).首先對(duì)分形理論進(jìn)行質(zhì)性分析,并且提出關(guān)聯(lián)維數(shù)算法,判斷音樂(lè)分形程度.接著提出音樂(lè)中混沌現(xiàn)象的特征.最后進(jìn)行實(shí)際音樂(lè)的實(shí)驗(yàn)分析,以鋼琴曲目《致愛(ài)麗絲》、流行音樂(lè)《Disco-theque》和哀樂(lè)為例,對(duì)3種曲目進(jìn)行材料性質(zhì)分析,分析不同曲目的Lyapunov指數(shù)(判斷時(shí)間序列)和關(guān)聯(lián)維數(shù)(判斷分形程度).結(jié)果表明:3種曲目在不同階數(shù)下的關(guān)聯(lián)維數(shù)基本沒(méi)有改變,說(shuō)明不同曲目信號(hào)內(nèi)的分形程度具有穩(wěn)定性.

關(guān)鍵詞:分形理論;時(shí)間序列;音樂(lè);Lyapunov指數(shù);關(guān)聯(lián)維數(shù)

音樂(lè)存在于人們生活中的各個(gè)地方,人們可以用音樂(lè)表達(dá)內(nèi)心的情感,同時(shí)也可以用音樂(lè)進(jìn)行人與人之間的溝通交流[1].音樂(lè)以及其它語(yǔ)言類學(xué)科,都屬于具有顯著代表性的認(rèn)知模式.隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,對(duì)于音樂(lè)的研究不僅僅局限于對(duì)音樂(lè)的欣賞和分類,更多則是傾向與音樂(lè)信號(hào)的識(shí)別,當(dāng)前關(guān)于音樂(lè)信號(hào)識(shí)別的研究包括很多方向,如音樂(lè)搜索查詢、音樂(lè)生理學(xué)和自動(dòng)生成曲目等[2].音樂(lè)信號(hào)的識(shí)別不僅可以運(yùn)用于心理學(xué)和生理學(xué)[3],也可以運(yùn)用于音樂(lè)數(shù)據(jù)庫(kù)的搜索查詢以及自動(dòng)作曲.互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的飛速發(fā)展,音樂(lè)信號(hào)的信息量非常大,音樂(lè)的搜索和數(shù)據(jù)信息的分類非常復(fù)雜且困難,要對(duì)音樂(lè)搜索系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí)和高效管理,就需要對(duì)音樂(lè)信號(hào)的特征進(jìn)行研究,從而對(duì)音樂(lè)進(jìn)行正確的分類[4].當(dāng)前比較通用的歌曲檢索方式就是在網(wǎng)站內(nèi)輸入歌曲的名字或者歌詞的內(nèi)容,但是在實(shí)際情況中,人們總是會(huì)忘記歌曲的名字或者歌詞,但是不會(huì)忘記曲目的旋律,因此在該種情形下就要對(duì)自己能哼出的音樂(lè)旋律進(jìn)行特征分析,從而得到信號(hào)特征進(jìn)而在系統(tǒng)庫(kù)內(nèi)進(jìn)行目標(biāo)匹配.基于此,本研究基于分形理論和混沌特性,分析不同音樂(lè)曲目的Lyapunov指數(shù)和關(guān)聯(lián)維數(shù),從而判斷不同音樂(lè)信號(hào)的時(shí)間序列特征和分形程度,為音樂(lè)信號(hào)識(shí)別的智能化發(fā)展提供現(xiàn)實(shí)依據(jù).

1分形理論

1.1分形理論的質(zhì)性分析

分形指的是在規(guī)定的意義下部分與整體自相似的部分[5].而在相關(guān)文獻(xiàn)中定義“分形”屬于M維空間內(nèi)的某個(gè)點(diǎn)集的集合,在不一樣的方向上含有自相似性,而且含有一個(gè)不完整位數(shù)(小于M)[6].也有學(xué)者表明“自相似性”跟“分形”的結(jié)構(gòu)相似,指的是整體同部分的相似之處,在直觀方向存在一種構(gòu)造圖,前后2部分僅僅是標(biāo)度不一樣,其余部分的構(gòu)造方式都相同.觀察的部位不管是近處還是遠(yuǎn)處,得到的結(jié)果都一致,學(xué)者們就把這種圖稱作含有自相似的框架.如果在改變圖形的尺寸過(guò)程中,其余部分的結(jié)構(gòu)并沒(méi)有改變,此時(shí)該圖形就叫做分形[7].整體上來(lái)說(shuō),分形的特性包含3個(gè)部分:部分和整體具有相似特質(zhì)、構(gòu)造細(xì)致和非整數(shù)性(關(guān)聯(lián)維數(shù)).音樂(lè)則可以在空間序列上產(chǎn)生整體同部分的自相似性,而且逐漸地發(fā)展成為細(xì)致精確的結(jié)構(gòu),該種含有自相似性構(gòu)造的現(xiàn)象就叫音樂(lè)分形.關(guān)聯(lián)維數(shù)算法把一維序列中的數(shù)據(jù)組合成為相空間內(nèi)的n維向量a=(a1,a2,…,An),把向量往后挪動(dòng)h(h為整數(shù)而且是取樣間隔),從而形成n維空間內(nèi)的不同向量a'=(a1,a2,…,An+h)[8].根據(jù)穩(wěn)定的間隔h向右依次挪動(dòng)就能夠獲得相空間內(nèi)的點(diǎn)集合{ax}x=1,2,…,K,而集合內(nèi)點(diǎn)的個(gè)數(shù)可以由K=k-h(huán)+1計(jì)算得來(lái).于點(diǎn)集合內(nèi)隨機(jī)取一個(gè)點(diǎn)當(dāng)作參考點(diǎn),以這個(gè)點(diǎn)為中心畫(huà)圓(半徑為r),再統(tǒng)計(jì)該圓內(nèi)除了中心點(diǎn)以外點(diǎn)集合內(nèi)的其他點(diǎn)數(shù),從而獲得關(guān)聯(lián)函數(shù)F,如下式所示:F=1K2∑x≠yGr-Ax-A()y.(1)其中G代表Heaviside函數(shù).如果K趨近于無(wú)窮大,那么關(guān)聯(lián)函數(shù)W是集合內(nèi)點(diǎn)間距離的概率函數(shù),設(shè)此時(shí)吸引子伸展量的最大值為D,此時(shí)W的表示公式為:W=r()DL2(n,r),r≤D.(2)其中,L2(n,r)屬于根n和r相關(guān)的常數(shù),L2屬于關(guān)聯(lián)函數(shù)曲線的斜率.如果r1和r2之間的相對(duì)距離非常小,則L2(n,r)的計(jì)算方法如下式所示:L2(n,r)=dlnDdlnr.(3)其中,d為吸引子中的伸展量,如果r非常小,就可以計(jì)算出關(guān)聯(lián)維數(shù).若曲線的斜率隨著嵌入維數(shù)的增大而增大,則說(shuō)明沒(méi)有分形的特征.如果曲線的斜率隨著嵌入維數(shù)的增加而慢慢形成一個(gè)穩(wěn)定值,則表明含有分形的特征.時(shí)間延遲h的規(guī)定條件有2個(gè):一個(gè)是與數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔成倍數(shù)關(guān)系;另一個(gè)是取值要適當(dāng),過(guò)小會(huì)導(dǎo)致獲取信息會(huì)很困難,過(guò)大會(huì)導(dǎo)致測(cè)量存在較大誤差,根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn),h的取值在接近15時(shí),獲得的關(guān)聯(lián)維數(shù)最合適.

1.2音樂(lè)中混沌現(xiàn)象的特征

音樂(lè)屬于非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)[9],其非線性動(dòng)態(tài)特性內(nèi)部存在著一定的深層次規(guī)律,對(duì)其內(nèi)部規(guī)律進(jìn)行研究可以分成2種序列:時(shí)間序列和空間序列.在時(shí)間序列上,音樂(lè)表現(xiàn)出的形式是由有序慢慢轉(zhuǎn)變成無(wú)序,由有序轉(zhuǎn)變成無(wú)序的運(yùn)動(dòng)序列叫做混沌序[10].關(guān)于音樂(lè)的非線性解釋,一般都是音樂(lè)線條的非旋律化,而分形理論的核心特征是:無(wú)序性、不平衡性以及不確定性.在創(chuàng)作音樂(lè)作品時(shí),多種音樂(lè)現(xiàn)象能組成某種確定的比例關(guān)系,如果把某個(gè)主題當(dāng)作作品的起始條件,那么在時(shí)間序列以及空間序列軌跡上都會(huì)產(chǎn)生一定程度的改變,比如:某段旋律不斷重復(fù)、逆行和倒影等,接著以特定比例進(jìn)行擴(kuò)大和縮小,這些音樂(lè)現(xiàn)象都包括在音樂(lè)線性過(guò)程內(nèi).音樂(lè)的存在形式很多,包括音樂(lè)的基本屬性、音樂(lè)的一般變現(xiàn)方式、音樂(lè)的制作以及演奏,這些都有著復(fù)雜的時(shí)間序列和空間序列,其時(shí)空痕跡的擴(kuò)散也非常復(fù)雜.所以,利用非線性的思維和方式進(jìn)行音樂(lè)的特性分析,能夠反應(yīng)音樂(lè)最本質(zhì)的特征[11].時(shí)間序列(混沌序)的特征包括:1)邊界性混沌含有吸引域,它的活動(dòng)范圍一般情況下都是特定的,且不會(huì)因?yàn)榛煦鐑?nèi)部結(jié)構(gòu)的改變而改變.2)普遍性不同的非線性系統(tǒng)內(nèi),混沌序都會(huì)含有相同的特質(zhì),而且不會(huì)因?yàn)橥饨绛h(huán)境的的改變而改變,這就是混沌的基本屬性.3)分形維度在同一個(gè)空間里的混沌序,其運(yùn)動(dòng)軌跡的重合可以表示成分形維度,該分形維度能夠分為數(shù)個(gè)種類,本文使用的分形維度是關(guān)聯(lián)維數(shù)[12].4)量化特質(zhì)對(duì)于混沌序,能夠運(yùn)用Lyapunov指數(shù)[13]研究其穩(wěn)定性,如果該指數(shù)比零大,就表明該混沌序不穩(wěn)定,運(yùn)動(dòng)軌跡會(huì)根據(jù)指數(shù)產(chǎn)生分離.該指數(shù)的絕對(duì)值可以表明序列的混沌程度,距離靠近的點(diǎn)之間,點(diǎn)內(nèi)部的信息丟失量會(huì)因?yàn)樵撝笖?shù)絕對(duì)值的增大而提高,序列或者系統(tǒng)的混沌特性就能夠易于被發(fā)現(xiàn).

2音樂(lè)分形實(shí)驗(yàn)及分析

2.1實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

1)實(shí)驗(yàn)設(shè)備本研究運(yùn)用Matlab構(gòu)建一個(gè)快速數(shù)字化樂(lè)音仿真模型,該模型基于1組正弦波,經(jīng)過(guò)音色修飾后合成音樂(lè)進(jìn)行播放,其中音色修飾分為音強(qiáng)隨時(shí)間的自然衰減包絡(luò)和各諧波成分的能量分配兩個(gè)部分.運(yùn)用格式工廠把將MP3格式的音頻轉(zhuǎn)換成Matlab可以直接讀取的WAV格式,同時(shí)利用其截取的功能對(duì)音樂(lè)片段進(jìn)行時(shí)長(zhǎng)截?。?)音樂(lè)材料選擇3種不同類型的音樂(lè)進(jìn)行分析,分別是鋼琴曲、流行樂(lè)和哀樂(lè),如下表1所示:3)音樂(lè)信號(hào)提取第1,運(yùn)用格式工廠把MP3格式的音樂(lè)轉(zhuǎn)換成WAV格式,接著進(jìn)行小節(jié)劃分和A/D轉(zhuǎn)換.第2,分析混沌特性,根據(jù)Lyapunov指數(shù)的大小判斷信號(hào)是不是含有混沌特性,也就是時(shí)間序列.第3,基于關(guān)聯(lián)維數(shù)算法判斷關(guān)聯(lián)維數(shù),從而分析音樂(lè)分形的復(fù)雜程度.

2.2音樂(lè)信號(hào)劃分本研究選擇

3首不同的音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行劃分,結(jié)果如圖1所示.由圖1可以看出,鋼琴曲《致愛(ài)麗絲》的總時(shí)長(zhǎng)是190s,分成106個(gè)小節(jié),每節(jié)1.79s.流行音樂(lè)《Discotheque》的總時(shí)長(zhǎng)是74s,分成35個(gè)小節(jié),每節(jié)2.11s.哀樂(lè)的總時(shí)長(zhǎng)是70s,分成32個(gè)小節(jié),每節(jié)2.19s.

2.3混沌特性和分形程度分析結(jié)果

首先,對(duì)鋼琴曲《致愛(ài)麗絲》的混沌特性和分形程度進(jìn)行分析,結(jié)果如圖2所示.由圖2可以看出,鋼琴曲《致愛(ài)麗絲》的Lya-punov指數(shù)上下浮動(dòng)區(qū)間是在[0.02,0.25]之間,而關(guān)聯(lián)維數(shù)在[13,17.8]之間.經(jīng)典鋼琴曲的維數(shù)起伏非常顯著,表明其分形程度比較強(qiáng)烈.鋼琴曲的創(chuàng)作難度非常大,同時(shí)其創(chuàng)作的過(guò)程非常繁瑣,這就表示作曲家的能力要很強(qiáng),特別是針對(duì)是經(jīng)典的鋼琴曲.其次,對(duì)《Discotheque》的混沌特性和分形程度進(jìn)行分析,結(jié)果如圖3所示.由圖3可以看出,《Discotheque》的Lyapunov指數(shù)上下浮動(dòng)區(qū)間是在[0.006,0.0081]之間,而關(guān)聯(lián)維數(shù)在[9.901,15.001]之間.《Discotheque》屬于流行曲風(fēng),其創(chuàng)作過(guò)程相對(duì)來(lái)說(shuō)比較簡(jiǎn)單,但是該曲種的節(jié)拍非常強(qiáng)烈,也由非常強(qiáng)的動(dòng)感,在演奏時(shí)音符的改變會(huì)充滿了隨機(jī)性,這就導(dǎo)致《Discotheque》的關(guān)聯(lián)維數(shù)改變不及鋼琴曲顯著.最后,對(duì)哀樂(lè)的混沌特性和分形程度進(jìn)行分析,結(jié)果如圖4所示.由圖4可以看出,哀樂(lè)的Lyapunov指數(shù)上下浮動(dòng)區(qū)間是在[0.052,0.159]之間,而關(guān)聯(lián)維數(shù)在[9.997,16.987]之間.哀樂(lè)一般是表示對(duì)逝者的思念和沉痛心情,其節(jié)奏的改變都是在相應(yīng)的范圍之內(nèi),主題的表達(dá)非常簡(jiǎn)單,主要就是為哀痛和不舍,所以哀樂(lè)的關(guān)聯(lián)維數(shù)改變程度最低.

2.4不同差分后的關(guān)聯(lián)維數(shù)

為了保證關(guān)聯(lián)維數(shù)的穩(wěn)定性,對(duì)3種曲目的音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行差分求解,結(jié)果如圖5所示.由圖5可以看出,在進(jìn)行不同階數(shù)的差分以后,不同曲目信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)都在不同階數(shù)下的波動(dòng)非常微弱,因?yàn)樵囼?yàn)過(guò)程存在一定的誤差,因此可以認(rèn)為,不同階數(shù)下關(guān)聯(lián)維數(shù)基本沒(méi)有改變,說(shuō)明不同曲目信號(hào)內(nèi)的分形程度具有穩(wěn)定性.

3結(jié)語(yǔ)

本研究為了對(duì)不同性質(zhì)的曲目音樂(lè)分形的復(fù)雜程度進(jìn)行分析,通過(guò)對(duì)鋼琴曲、流行樂(lè)和哀樂(lè)進(jìn)行音樂(lè)信號(hào)分析,根據(jù)Lyapunov指數(shù)的大小判斷信號(hào)是不是含有混沌特性(時(shí)間序列),并根據(jù)關(guān)聯(lián)維數(shù)算法判斷關(guān)聯(lián)維數(shù),從而分析音樂(lè)分形的復(fù)雜程度.從結(jié)果來(lái)看,鋼琴曲的分形程度最高,流行樂(lè)次之,哀樂(lè)的分形程度最低,而不同曲目?jī)?nèi)的信號(hào)分形程度具有穩(wěn)定性.本研究也存在一定的不足之處,選擇曲目的種類比較少,這會(huì)對(duì)文章結(jié)果的普適性產(chǎn)生一定的影響,這也是文章下一步研究需要改進(jìn)的地方.

作者:高莉 單位:湖北仙桃職業(yè)學(xué)院教育學(xué)院

精選范文推薦