学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于音乐特征识别的音乐灯光辅助设计系统

作　者: 覃曾锋
导　师: 林景栋
学　校: 重庆大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 音乐特征识别曲式分析框架表示法专家系统不确定性推理
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 86次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着社会的发展,音乐灯光表演已经逐渐成为新城市夜景的重要组成部分,音乐灯光表演的效果直接取决于方案的设计及制作。传统的音乐灯光表演方案设计沿用了舞台灯光的设计方式,是由设计人员跟随音乐节奏,凭借自身设计经验,使用灯光控制台反复尝试设计出最合适的灯光效果。该设计方式存在一些不足,本文针对传统设计方式中人为分析音乐特征精度低的特点,提出了采用计算机分析音乐文件并识别其音乐特征的方法;针对灯光控制台的可控空间的局限性,提出了计算机灯光设计平台;针对传统设计方式周期长、难度大的特点,提出了音乐特征—灯光动作专家系统匹配的方法。根据以上思路本文所研究的内容主要包括以下四个方面:(1)音乐特征识别。首先对标准的MIDI文件结构进行解析,从中提取音乐数据,然后根据节拍、乐句的特点对乐曲进行曲式结构分析,最后根据提取的音符序列统计分析音乐的旋律和节奏。(2)灯光动作库的设计。结合灯光动作的结构性、层次性特点,采用框架网络实现灯光动作模型库的构建。(3)音乐—灯光匹配。结合音乐特征识别的音乐要素和灯光动作模型,采用产生式知识表示法实现音乐灯光匹配专家系统事实库和规则库的设计,并且运用C-F不确定性混合推理机制实现音乐要素和灯光动作的唯一匹配。(4)系统软件实现。运用Visual C#编程语言和SQL Server数据库实现音乐灯光辅助设计系统软件各个功能模块。系统已在重庆“朝天扬帆”音乐灯光工程中运行一年以上,其不仅能高效、高质的进行表演方案的设计,而且由于专家系统的学习机制,匹配规则库得到不断的完善,设计出的灯光效果也渐趋于完美。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-9
1 绪论  9-16
  1.1 课题研究背景  9-10
  1.2 课题研究国内外现状  10-11
  1.3 音乐灯光辅助设计系统需求分析  11-14
    1.3.1 户外音乐灯光表演与舞台灯光比较分析  11-12
    1.3.2 传统舞台灯光设计特点  12-14
    1.3.3 音乐灯光辅助设计系统的实现目标  14
  1.4 本课题主要研究内容  14-16
2 MIDI 格式音乐特征识别  16-36
  2.1 音频文件格式的选取  16-19
    2.1.1 音频文件常用类型  16
    2.1.2 三种音频文件的比较  16-18
    2.1.3 MIDI 文件格式分析  18-19
  2.2 音乐基本特征的提取  19-23
    2.2.1 音乐特征识别需求分析  19-21
    2.2.2 提取音乐基本特征  21-22
    2.2.3 MIDI 提取后的信息格式  22-23
  2.3 曲式结构分析  23-29
    2.3.1 基于节拍信息的小节划分  23-24
    2.3.2 曲式分析理论与乐句分割流程  24-26
    2.3.3 曲式推理规则  26-29
  2.4 节奏、旋律的识别  29-35
    2.4.1 主旋律的识别  29-32
    2.4.2 音乐曲调、节奏分析  32-35
    2.4.3 音乐乐句要素的存储  35
  2.5 小结  35-36
3 基于框架理论的灯光动作库设计  36-48
  3.1 灯光动作库的结构  36-37
  3.2 灯光动作基本信息数据库  37-39
    3.2.1 可控电脑灯灯具信息  37-38
    3.1.2 动作场景信息  38-39
  3.3 知识表示  39-44
    3.3.1 知识表示方法比较  39-41
    3.3.2 框架理论  41-44
  3.4 灯光动作模型库的框架表示及实现  44-47
    3.4.1 灯光动作的框架网络模型  44-45
    3.4.2 各个网络节点的框架描述  45-47
  3.5 小结  47-48
4 音乐灯光专家系统匹配的实现  48-66
  4.1 知识库  48-51
    4.1.1 专家系统知识库简介  48-49
    4.1.2 知识库的结构  49
    4.1.3 音乐要素事实库与灯光动作事实库  49-51
  4.2 规则库的设计  51-58
    4.2.1 产生式规则的数据模型  51-53
    4.2.2 用关系数据库表示产生式规则  53-55
    4.2.3 音乐灯光专家系统匹配规则的具体实现  55-57
    4.2.4 匹配规则库的自学习机制  57-58
  4.3 系统推理机制  58-65
    4.3.1 专家系统中的推理机  58-60
    4.3.2 C-F 不确定性推理  60-62
    4.3.4 系统所用推理机制  62-65
  4.4 小结  65-66
5 音乐灯光辅助设计系统软件实现  66-76
  5.1 开发工具的选择  66-67
    5.1.1 Visual C#  66
    5.1.2 Visual C#与数据库的接口  66-67
  5.2 系统软件实现  67-73
    5.2.1 系统软件总体结构  68-69
    5.2.2 人机交互界面的实现  69-73
    5.2.3 专家系统的学习功能  73
  5.3 系统应用效果  73-75
  5.4 小结  75-76
6 总结及展望  76-77
  6.1 全文工作总结  76
  6.2 今后工作展望  76-77
致谢  77-78
参考文献  78-80
附录  80
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录  80
  B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录  80

基于音乐特征识别的音乐灯光辅助设计系统

内容摘要

全文目录

相似论文