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摘 要：本文结合音乐作曲创新工作需要，探讨分析遗传算法在其中的运用并介绍了具体操作步骤，同时还通过实例对其运用进行探讨分析。实际运用表明，遗传算法满足模型音乐作曲创新的需要，在实际工作中运用具有较好效果，但仍有很多工作值得改进和完善。
关键词：遗传算法；音樂作曲；创新
对音乐作曲等艺术创作来说，基于交互式操作更能够提高创作效果，能够更好的反映人的主观感受，从而增强乐曲生命力，得到更多观众认可。在进行音乐作曲创新中，计算机作曲系统越来越受到人们的重视。该系统不仅需要产生音乐性更强的乐段，促进乐曲多元化，得到更多观众认可。同时还应该让计算机模仿作曲家，能够自动生成理想的音乐，从而减小工作量，促进音乐系统取得更好的运用效果，满足人们对音乐创作的需要。下面将根据模型音乐作曲技巧，结合遗传算法实际需要，设计自动作曲系统，从而促进音乐结构多元化，更好满足用户对音乐作品的需要。
一、遗传算法与音乐作曲创新概述
（1）遗传算法概述。遗传算法最早出现于20世纪80年代，它是借鉴生物界自然选择和进化机制而发展起来的，高度并行的、随机、自适应搜素算法。在实际工作中，该方法运用群体搜素技术，将种群作为一种问题进行分析和解决。对当前种群进行选择、交叉、变异等一系列遗传操作，促进新一代种群产生。并推动种群进化，使其得到不断发展和进步。该方法能够促进效果不断提高，更好发挥种群优势，在实际工作中越来越受到人们重视。
（2）音乐作曲创新概述。音乐作曲是一项系统复杂的工作，为了更好满足人们音乐欣赏工作需要，往往需要采取有效的技术措施，对其进行创新。其中遗传算法满足创新工作需要，在创新中越来越受到人们重视。
二、遗传算法在模型音乐作曲创新中的运用
（1）和弦知识。和弦是指按一定音程关系叠置起来的三个或者三个以上的音，同时或先后发响，主要类型为三和弦、七和弦、变和弦。按三度关系构成的和弦，合乎泛音自然规律。音响和谐，广泛被用于多声部音乐。如果没按三度关系叠置，只要适当运用，也能取得良好效果。
（2）模型音乐。该音乐创作方式出现于20世纪，不使用特定音节的所有音作为创作材料，将应用材料限制在很少几个音里。然后组成和弦或旋律动机，全曲在这个基础上转位、移动、变化、发展。该模型音乐纵向或横向音响经常出现，既强调特性音调，又确保全曲统一，在音乐创作中越来越受到人们重视。
（3）编码技术。为便利遗传操作，以产生更多音乐模型，进行编码是十分必要的，从而适合计算机运行。音程用CDEFGAB代表1234567七个音。用-、?代表降调符号、升调符号。用数字代表节拍长度，分为4拍、2拍、1拍三种类型。在音域表示上，‘表示高八度，.表示第八度。
（4）模型进化。每个模型被看做小单元，可以针对原始模型进行遗传操作。一方面，进行变异操作：按纵向和弦、横向动机方式，对原模型进行变异，根据给定的概率分别进行不同的和弦方式变异。另一方面，进行交叉操作。采用模型音乐的原理进行进化，为保持连贯性和特征性，交叉操作会以较小的概率进行。
（5）乐曲进化。第一、变异操作。横向动机、纵向和弦变异时，运用不同方式：高低音谱表结合方式；加一个重叠音方式；单个音产生颤音方式；总时值不变情况下对节奏进行变换；纵向和成和弦进行收缩方式；改变某个音的音域。第二、交叉操作。乐曲进化可加大交叉概率，使其变异程序增大，既保证乐曲特征，又增加乐段多样性。交叉采用音符交叉方式。第三、实现算法。在半音阶序列产生两个原始模型作为初始种群，然后进行模拟进化，产生2个原始模型；然后分别进行乐曲进化，产生2小节乐段，一共产生4小节乐曲，并评估其适应度。选择适应度值较高4个乐段呈现给用户，让用户评价并选择最优乐段。
三、具体运用实例分析
利用上述系统进行作曲创新，根据一个原始模型进化出一个曲目，产生一个或多个4小节乐段，并且这些乐段是按照模型音乐模式作曲产生的。就一个完整的乐曲来说，4小节乐段是比较短的。但通过运用之后，需要考虑用户进行评选，因而4小节乐段是合理的，可以方便用户进行评选，满足用户需要。另外，在作曲创新中，还根据两个原始模型进化出乐曲，将两组原始模型作为写作材料，完成作曲创新，从而满足人们对作曲选择的需要。该创作方式在作曲家作品中是十分常见的。同时，还可以对该系统进行扩展，让其扩展到两组以上的原始模型，并将其作为创作材料，然后进化出乐曲。在创新和进化过程中，前后两节采用不同的进化方式。前两节横向进化产生旋律，后两节纵向进化产生和弦。从而完成整个创作和创新工作，更好满足人们对音乐作曲的需要。
目前在模型音乐作曲创新中，主要依据交互式遗传算法产生的作曲系统，在欣赏和评价作曲时，考虑人们的主观感受。尽管该方式能反映用户个人情感，但需用户大量参与作曲创作中。本文所介绍的系统，在音乐作曲创新中，将遗传算法和模型音乐作曲结合起来。能够产生更具音乐性的乐段，从而有利于观众更好开展选择工作。满足用户需要。但音乐作曲需要灵感激发，很大程度上得依靠创作者的主观因素。因此，要想提高创作水平，更为主要的还是作曲家进行努力与探索。上述介绍的模型音乐作曲尽管能够在一定程度上满足实际工作需要，但存在着模板化、僵硬化等缺陷，缺乏足够的灵活性与自由性。但如果能够与交互式作曲系统结合，其作曲创新效果将会进一步增大，更能满足实际工作需要。这是今后在设计中需要完善和改进的地方。
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（3）
[2]丁玲，范平，闻彬.遗传算法在计算机网络中的应用[J]，电子测试，2013（20）
[3]刘丹，张乃尧，朱汉城.音乐特征识别的研究综述[J].计算机工程与应用，2002（8）
[4]崔嘉，刘弘，陆宏菊.遗传算法在模型音乐作曲创新中的应用[J].信息技术与信息化， 2007（1）
关键词：遗传算法；音樂作曲；创新
对音乐作曲等艺术创作来说，基于交互式操作更能够提高创作效果，能够更好的反映人的主观感受，从而增强乐曲生命力，得到更多观众认可。在进行音乐作曲创新中，计算机作曲系统越来越受到人们的重视。该系统不仅需要产生音乐性更强的乐段，促进乐曲多元化，得到更多观众认可。同时还应该让计算机模仿作曲家，能够自动生成理想的音乐，从而减小工作量，促进音乐系统取得更好的运用效果，满足人们对音乐创作的需要。下面将根据模型音乐作曲技巧，结合遗传算法实际需要，设计自动作曲系统，从而促进音乐结构多元化，更好满足用户对音乐作品的需要。
一、遗传算法与音乐作曲创新概述
（1）遗传算法概述。遗传算法最早出现于20世纪80年代，它是借鉴生物界自然选择和进化机制而发展起来的，高度并行的、随机、自适应搜素算法。在实际工作中，该方法运用群体搜素技术，将种群作为一种问题进行分析和解决。对当前种群进行选择、交叉、变异等一系列遗传操作，促进新一代种群产生。并推动种群进化，使其得到不断发展和进步。该方法能够促进效果不断提高，更好发挥种群优势，在实际工作中越来越受到人们重视。
（2）音乐作曲创新概述。音乐作曲是一项系统复杂的工作，为了更好满足人们音乐欣赏工作需要，往往需要采取有效的技术措施，对其进行创新。其中遗传算法满足创新工作需要，在创新中越来越受到人们重视。
二、遗传算法在模型音乐作曲创新中的运用
（1）和弦知识。和弦是指按一定音程关系叠置起来的三个或者三个以上的音，同时或先后发响，主要类型为三和弦、七和弦、变和弦。按三度关系构成的和弦，合乎泛音自然规律。音响和谐，广泛被用于多声部音乐。如果没按三度关系叠置，只要适当运用，也能取得良好效果。
（2）模型音乐。该音乐创作方式出现于20世纪，不使用特定音节的所有音作为创作材料，将应用材料限制在很少几个音里。然后组成和弦或旋律动机，全曲在这个基础上转位、移动、变化、发展。该模型音乐纵向或横向音响经常出现，既强调特性音调，又确保全曲统一，在音乐创作中越来越受到人们重视。
（3）编码技术。为便利遗传操作，以产生更多音乐模型，进行编码是十分必要的，从而适合计算机运行。音程用CDEFGAB代表1234567七个音。用-、?代表降调符号、升调符号。用数字代表节拍长度，分为4拍、2拍、1拍三种类型。在音域表示上，‘表示高八度，.表示第八度。
（4）模型进化。每个模型被看做小单元，可以针对原始模型进行遗传操作。一方面，进行变异操作：按纵向和弦、横向动机方式，对原模型进行变异，根据给定的概率分别进行不同的和弦方式变异。另一方面，进行交叉操作。采用模型音乐的原理进行进化，为保持连贯性和特征性，交叉操作会以较小的概率进行。
（5）乐曲进化。第一、变异操作。横向动机、纵向和弦变异时，运用不同方式：高低音谱表结合方式；加一个重叠音方式；单个音产生颤音方式；总时值不变情况下对节奏进行变换；纵向和成和弦进行收缩方式；改变某个音的音域。第二、交叉操作。乐曲进化可加大交叉概率，使其变异程序增大，既保证乐曲特征，又增加乐段多样性。交叉采用音符交叉方式。第三、实现算法。在半音阶序列产生两个原始模型作为初始种群，然后进行模拟进化，产生2个原始模型；然后分别进行乐曲进化，产生2小节乐段，一共产生4小节乐曲，并评估其适应度。选择适应度值较高4个乐段呈现给用户，让用户评价并选择最优乐段。
三、具体运用实例分析
利用上述系统进行作曲创新，根据一个原始模型进化出一个曲目，产生一个或多个4小节乐段，并且这些乐段是按照模型音乐模式作曲产生的。就一个完整的乐曲来说，4小节乐段是比较短的。但通过运用之后，需要考虑用户进行评选，因而4小节乐段是合理的，可以方便用户进行评选，满足用户需要。另外，在作曲创新中，还根据两个原始模型进化出乐曲，将两组原始模型作为写作材料，完成作曲创新，从而满足人们对作曲选择的需要。该创作方式在作曲家作品中是十分常见的。同时，还可以对该系统进行扩展，让其扩展到两组以上的原始模型，并将其作为创作材料，然后进化出乐曲。在创新和进化过程中，前后两节采用不同的进化方式。前两节横向进化产生旋律，后两节纵向进化产生和弦。从而完成整个创作和创新工作，更好满足人们对音乐作曲的需要。
目前在模型音乐作曲创新中，主要依据交互式遗传算法产生的作曲系统，在欣赏和评价作曲时，考虑人们的主观感受。尽管该方式能反映用户个人情感，但需用户大量参与作曲创作中。本文所介绍的系统，在音乐作曲创新中，将遗传算法和模型音乐作曲结合起来。能够产生更具音乐性的乐段，从而有利于观众更好开展选择工作。满足用户需要。但音乐作曲需要灵感激发，很大程度上得依靠创作者的主观因素。因此，要想提高创作水平，更为主要的还是作曲家进行努力与探索。上述介绍的模型音乐作曲尽管能够在一定程度上满足实际工作需要，但存在着模板化、僵硬化等缺陷，缺乏足够的灵活性与自由性。但如果能够与交互式作曲系统结合，其作曲创新效果将会进一步增大，更能满足实际工作需要。这是今后在设计中需要完善和改进的地方。
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（3）
[2]丁玲，范平，闻彬.遗传算法在计算机网络中的应用[J]，电子测试，2013（20）
[3]刘丹，张乃尧，朱汉城.音乐特征识别的研究综述[J].计算机工程与应用，2002（8）
[4]崔嘉，刘弘，陆宏菊.遗传算法在模型音乐作曲创新中的应用[J].信息技术与信息化， 2007（1）