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遗传算法起源于上个世纪60年代，是一类模拟生物进化的智能优化算法。随着计算机应用技术的不断发展，遗传算法进行智能作曲是对计算机自动生成的音符序列和音频文件进行人工评估的结果，利用遗传算法进行计算机作曲在音乐作曲创新中也有了一定成效。本文探讨遗传算法与“模拟音乐”作曲方式相结合的创新应用，依照模拟音乐作曲方式产生音乐模型，利用遗传算法进行优化，针对作曲创新中的问题进行研究。
【关键词】遗传算法；模型音乐；作曲创新；应用探究
随着计算机学科的快速发展，很多学科都重新定义了创新方向，音乐与计算机结合也是音乐作曲创新的新方向，受到很多人的关注和重视。20世纪70年代开始出现计算机与音乐相结合进行音乐作曲的形式，算法作曲由此诞生。遗传算法是通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。主要是试图利用某个形式化的过程，减少音乐作曲人在音乐创作中的人为介入程度，实现计算机创新作曲。最近几年来，随着计算机技术的发展，利用遗传算法作曲也得到了相应的发展，为人工智能领域揭开新篇章。
1 遗传算法的基本概念
遗传算法是一种以达尔文自然进化论和孟德尔遗传变异论为基础的计算机全局随机搜索技术，算法从一组随机产生的初始群体开始搜索过程，以适应度函数为依据，让其计算机编码借鉴生物界的自然选择和进化机制特点进行随机搜索，选用基于适应值比例的选择策略在当前种群中选择个体，通过杂交和变异来产生下一代种群，通过这种对当前种群进行选择、交叉和变异的随机性操作产生新的的方式就是遗传算法的应用，而且还可以利用种群进化原则对已经产生的种群进行最优化解构。
遗传算法的基本作用步骤：
（1）在开始编码前，确定编码策略，将需要编码的参数集合转化成代码等待操作；
（2）确定编码进化策略，具体的进化策略包括所选择族群大小、交叉类型以及变异概略，同时定义好适应度函数；
（3）所选择的族群会随机生成初始族群，将初始族群集中计算出适应度值；
（4）依照进化策略，对初始族群进行选择性交叉、变异，产生新一代族群；
（5）对新一代族群进行结果判断，看是否满足需要，满足算法结果，若不满足，循环执行d），指导新一代族群满足所需。
2 模型音乐
模型音乐的概念出现比较晚，简单而言就是利用简单音程为创作材料组成的音乐类型。在音乐创作中，有一些20世纪的音乐家在他们的创作作品中，放弃他们原有的传统音乐作曲习惯，不再使用某个特定音节结构中的所有音作为创作材料，而是尝试着将要用的创作材料限制在几个音里。利用仅选用的这几个音纵向结合组成和铉，或者是横向结合组成一组旋律动机，所编写的全曲就围绕这个基础上进行转位和位移、反射倒影、变化、发展直至完成。这属于一种新的作曲方式，明显区别于传统作曲方式，这一类的音乐也被称之为“无调性音乐”。在西方音乐史上，模型音乐也被称之为“音程音乐”或者是“细胞音乐”，就是运用三个或者四个音组成的一个和弦式样的模型为基本材料。
3 遗传算法作曲中存在的问题
目前，尽管可以利用计算机遗传算法产生由音符、音色、节奏等音乐元素组成的乐曲，并将它演奏出来，也陆续出现了很多遗传算法辅助作曲系统，运用的技术也越来越多，对人们研究计算机作曲具有重要意义。但是在实际发展中，存在着些许问题和不足，影响和制约算法作曲的发展。主要表现在：
3.1 音乐的知识表达问题
不同的算法作曲系统就有着不同的表达方式，在建立音乐的表层结构和音乐深层逻辑时的对应关系表达存在独特性，到目前为止还没有一个比较统一的表示方法。计算机遗传算法要求音乐的编码方式可以反映音乐的特性，既是减少算法音乐作曲的难度，也让作曲变得更加高效，不断的进行编译和重组过程，能让生成的音乐变得更完美。
3.2 音乐的创造性
随着大众审美的不断变化，听众的知识、视觉以及欣赏水平也在变化，而作曲的创造性要以听众的知识、视觉以及欣赏水平为判断基础进行甄别，然而创造性又是需要灵感的，计算机是人工智能的结晶，它的灵感主演来自于操作它的人的指控，依靠计算机实现灵感也是 不可能的。所以在利用遗传算法作曲时，如何实现音乐的创造性就成了很多音乐创作人所要思考的问题。只能不断的优化人为介入算法的方式，让人机交互变得更加完善流畅，才能够保证创造的音乐作品比较具有创造性。
3.3 音乐的创作风格
创作风格是难以用一两首乐曲进行定义的，计算机遗传算法的创作风格更是难以体现。曾有人尝试着训练人工神经网络的创作习惯，希望在让其习惯某一中音乐风格时，创作出类似于该种音乐风格的作品，经过不断受训的神经网络是可以依照记忆特点复制该种音乐的创作旋律，但如果要进行风格转换或者利用计算机遗传算法形成新的创作风格就变得很难，或者说是难以实现某一特定风格的稳定发展和创新。
3.4 音乐作品的最终评价
对音乐作品的评价是乐曲质量评估的重要方式。应用计算机遗传算法完成乐曲创作时，唯一可实现的音乐评價还是采用人机交互的方式，以人为介入的核心进行评价，那么怎么才能实现计算机作曲后计算机独立评价是需要研究和亟待解决的问题之一。
4 遗传算法在模型音乐作曲的创新作用
4.1 作曲流程的一体化
传统的音乐作曲就是作曲家使用乐谱编码音乐信息，在演唱者或者歌手拿到作曲家的音乐作曲成品进行演奏时，就是一个对编码进行解码的过程。在解码的过程中，乐谱的过程有一定作用，但乐谱又不能完全记录作曲家编码音乐信息的全部过程，所以在厰过程会因为个人创新或者是理解偏差等因素，让作曲家的乐曲效果和实际乐曲表达效果存在差距。如果使用计算机遗传算法进行创作音乐则没有这些差异，首先计算机能够让作曲家的编码过程更加简便，能够真实详细地记录作曲家的信息。同时，计算机还降低了演唱家和歌手的解码难度，这个过程的转换都由计算机来完成。作曲家只需要在琴键上完成常规的演奏，这些演奏信息就能够在计算机上进行自动编码，这也是数字编码的真正内涵。计算机能够实现自动解码，这个过程中就是数字信号转向了模拟信号。在进行计算机作曲的时候，作曲家要将构思、创作和演奏形成一个统一的整体，能够对音响效果进行及时处理，能够有质量地安排最好的成品。
4.2 融合视觉和听觉的感受
作曲家利用计算机遗传算法进行作曲时，计算机受到作曲信号，会第一时间将作曲家的乐谱信息转化成声音信号，通过耳机或者音箱等设备及时的完成对音乐的感知，而且计算机还可以将这些音乐信号直接呈现在音序器软件界面中，显示出和音箱频率相一致的音频图形或者声音频语，乐曲通过这些指标的显示，将作曲变成动态的过程，让作曲家及时的看到音乐创作的效果和其中的不足之处，通过对乐曲的重新编码，利用合并、复制、剪切、删除等重新组织乐曲，使乐曲效果更加完美，在动态的操作过程中完成音乐的创作。
5 结语
传统作曲一般都是将表现力、音域、音色作为主要的创作方式，遗传算法进行智能编曲，让音乐的可塑性和无限性得到拓展，使作曲家音乐创作方式更加灵活、音乐创作素材更加广泛，在“人为主、机为辅”的人机结合模式下，综合运用遗传算法作曲方法，创造出更加优秀的音乐作品。
参考文献
[1]崔嘉，刘弘.遗传算法在计算机辅助创新作曲中的应用[J].计算机工程与应用，2007（03）.
[2]张英俐，刘弘，宋宝亚.一种交互式遗传算法生成带主题乐曲的方法[J].数学的实践与认识，2012（16）.
[3]黄澄宇，汪镭，康琦，吴启迪.运用遗传算法进行智能音乐作曲研究[J].微型电脑应用，2014（03）.
[4]刘灏.模式化思维与人机互动交互式遗传算法作曲[J].人民音乐，2014（07）.
作者简介
李丽梅（1976-），女，现为三峡大学艺术学院副教授，现从事作曲理论的教学与研究。
作者单位
三峡大学艺术学院 湖北省宜昌市 443002
【关键词】遗传算法；模型音乐；作曲创新；应用探究
随着计算机学科的快速发展，很多学科都重新定义了创新方向，音乐与计算机结合也是音乐作曲创新的新方向，受到很多人的关注和重视。20世纪70年代开始出现计算机与音乐相结合进行音乐作曲的形式，算法作曲由此诞生。遗传算法是通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。主要是试图利用某个形式化的过程，减少音乐作曲人在音乐创作中的人为介入程度，实现计算机创新作曲。最近几年来，随着计算机技术的发展，利用遗传算法作曲也得到了相应的发展，为人工智能领域揭开新篇章。
1 遗传算法的基本概念
遗传算法是一种以达尔文自然进化论和孟德尔遗传变异论为基础的计算机全局随机搜索技术，算法从一组随机产生的初始群体开始搜索过程，以适应度函数为依据，让其计算机编码借鉴生物界的自然选择和进化机制特点进行随机搜索，选用基于适应值比例的选择策略在当前种群中选择个体，通过杂交和变异来产生下一代种群，通过这种对当前种群进行选择、交叉和变异的随机性操作产生新的的方式就是遗传算法的应用，而且还可以利用种群进化原则对已经产生的种群进行最优化解构。
遗传算法的基本作用步骤：
（1）在开始编码前，确定编码策略，将需要编码的参数集合转化成代码等待操作；
（2）确定编码进化策略，具体的进化策略包括所选择族群大小、交叉类型以及变异概略，同时定义好适应度函数；
（3）所选择的族群会随机生成初始族群，将初始族群集中计算出适应度值；
（4）依照进化策略，对初始族群进行选择性交叉、变异，产生新一代族群；
（5）对新一代族群进行结果判断，看是否满足需要，满足算法结果，若不满足，循环执行d），指导新一代族群满足所需。
2 模型音乐
模型音乐的概念出现比较晚，简单而言就是利用简单音程为创作材料组成的音乐类型。在音乐创作中，有一些20世纪的音乐家在他们的创作作品中，放弃他们原有的传统音乐作曲习惯，不再使用某个特定音节结构中的所有音作为创作材料，而是尝试着将要用的创作材料限制在几个音里。利用仅选用的这几个音纵向结合组成和铉，或者是横向结合组成一组旋律动机，所编写的全曲就围绕这个基础上进行转位和位移、反射倒影、变化、发展直至完成。这属于一种新的作曲方式，明显区别于传统作曲方式，这一类的音乐也被称之为“无调性音乐”。在西方音乐史上，模型音乐也被称之为“音程音乐”或者是“细胞音乐”，就是运用三个或者四个音组成的一个和弦式样的模型为基本材料。
3 遗传算法作曲中存在的问题
目前，尽管可以利用计算机遗传算法产生由音符、音色、节奏等音乐元素组成的乐曲，并将它演奏出来，也陆续出现了很多遗传算法辅助作曲系统，运用的技术也越来越多，对人们研究计算机作曲具有重要意义。但是在实际发展中，存在着些许问题和不足，影响和制约算法作曲的发展。主要表现在：
3.1 音乐的知识表达问题
不同的算法作曲系统就有着不同的表达方式，在建立音乐的表层结构和音乐深层逻辑时的对应关系表达存在独特性，到目前为止还没有一个比较统一的表示方法。计算机遗传算法要求音乐的编码方式可以反映音乐的特性，既是减少算法音乐作曲的难度，也让作曲变得更加高效，不断的进行编译和重组过程，能让生成的音乐变得更完美。
3.2 音乐的创造性
随着大众审美的不断变化，听众的知识、视觉以及欣赏水平也在变化，而作曲的创造性要以听众的知识、视觉以及欣赏水平为判断基础进行甄别，然而创造性又是需要灵感的，计算机是人工智能的结晶，它的灵感主演来自于操作它的人的指控，依靠计算机实现灵感也是 不可能的。所以在利用遗传算法作曲时，如何实现音乐的创造性就成了很多音乐创作人所要思考的问题。只能不断的优化人为介入算法的方式，让人机交互变得更加完善流畅，才能够保证创造的音乐作品比较具有创造性。
3.3 音乐的创作风格
创作风格是难以用一两首乐曲进行定义的，计算机遗传算法的创作风格更是难以体现。曾有人尝试着训练人工神经网络的创作习惯，希望在让其习惯某一中音乐风格时，创作出类似于该种音乐风格的作品，经过不断受训的神经网络是可以依照记忆特点复制该种音乐的创作旋律，但如果要进行风格转换或者利用计算机遗传算法形成新的创作风格就变得很难，或者说是难以实现某一特定风格的稳定发展和创新。
3.4 音乐作品的最终评价
对音乐作品的评价是乐曲质量评估的重要方式。应用计算机遗传算法完成乐曲创作时，唯一可实现的音乐评價还是采用人机交互的方式，以人为介入的核心进行评价，那么怎么才能实现计算机作曲后计算机独立评价是需要研究和亟待解决的问题之一。
4 遗传算法在模型音乐作曲的创新作用
4.1 作曲流程的一体化
传统的音乐作曲就是作曲家使用乐谱编码音乐信息，在演唱者或者歌手拿到作曲家的音乐作曲成品进行演奏时，就是一个对编码进行解码的过程。在解码的过程中，乐谱的过程有一定作用，但乐谱又不能完全记录作曲家编码音乐信息的全部过程，所以在厰过程会因为个人创新或者是理解偏差等因素，让作曲家的乐曲效果和实际乐曲表达效果存在差距。如果使用计算机遗传算法进行创作音乐则没有这些差异，首先计算机能够让作曲家的编码过程更加简便，能够真实详细地记录作曲家的信息。同时，计算机还降低了演唱家和歌手的解码难度，这个过程的转换都由计算机来完成。作曲家只需要在琴键上完成常规的演奏，这些演奏信息就能够在计算机上进行自动编码，这也是数字编码的真正内涵。计算机能够实现自动解码，这个过程中就是数字信号转向了模拟信号。在进行计算机作曲的时候，作曲家要将构思、创作和演奏形成一个统一的整体，能够对音响效果进行及时处理，能够有质量地安排最好的成品。
4.2 融合视觉和听觉的感受
作曲家利用计算机遗传算法进行作曲时，计算机受到作曲信号，会第一时间将作曲家的乐谱信息转化成声音信号，通过耳机或者音箱等设备及时的完成对音乐的感知，而且计算机还可以将这些音乐信号直接呈现在音序器软件界面中，显示出和音箱频率相一致的音频图形或者声音频语，乐曲通过这些指标的显示，将作曲变成动态的过程，让作曲家及时的看到音乐创作的效果和其中的不足之处，通过对乐曲的重新编码，利用合并、复制、剪切、删除等重新组织乐曲，使乐曲效果更加完美，在动态的操作过程中完成音乐的创作。
5 结语
传统作曲一般都是将表现力、音域、音色作为主要的创作方式，遗传算法进行智能编曲，让音乐的可塑性和无限性得到拓展，使作曲家音乐创作方式更加灵活、音乐创作素材更加广泛，在“人为主、机为辅”的人机结合模式下，综合运用遗传算法作曲方法，创造出更加优秀的音乐作品。
参考文献
[1]崔嘉，刘弘.遗传算法在计算机辅助创新作曲中的应用[J].计算机工程与应用，2007（03）.
[2]张英俐，刘弘，宋宝亚.一种交互式遗传算法生成带主题乐曲的方法[J].数学的实践与认识，2012（16）.
[3]黄澄宇，汪镭，康琦，吴启迪.运用遗传算法进行智能音乐作曲研究[J].微型电脑应用，2014（03）.
[4]刘灏.模式化思维与人机互动交互式遗传算法作曲[J].人民音乐，2014（07）.
作者简介
李丽梅（1976-），女，现为三峡大学艺术学院副教授，现从事作曲理论的教学与研究。
作者单位
三峡大学艺术学院 湖北省宜昌市 443002