計算機音樂
計算機音樂是計算技術在音樂組成中的應用，可以幫助人類作曲家創建新音樂或使計算機獨立創建音樂，例如使用算法構圖程序。它包括新的和現有的計算機軟件技術的理論和應用以及音樂的基本方面，例如聲音綜合，數字信號處理，聲音設計，聲音擴散，聲學，聲學，電氣工程和心理聲學。計算機音樂領域可以追溯到電子音樂的起源，以及20世紀初通過電子樂器進行的第一次實驗和創新。
歷史
關於音樂與數學之間的關係，計算機音樂的許多作品都涉及自古希臘人描述“領域和諧”以來的關係。
音樂旋律最初是由最初在1950年在澳大利亞命名為CSIR Mark 1（後來更名為CSIRAC ）的計算機生產的。美國和英格蘭（最近和最近）有報紙報導說，計算機可能更早地播放了音樂，但徹底的研究已經揭穿了。這些故事沒有證據支持報紙報告（其中一些是投機性的）。研究表明，人們猜測計算機播放音樂，這可能是因為計算機會發出聲音，但是沒有證據表明他們這樣做了。
世界上第一台播放音樂的計算機是CSIR Mark 1（後來命名為CSIRAC），該計算機是由Trevor Pearcey和Maston Beard在1940年代後期設計和製造的。數學家傑夫·希爾（Geoff Hill）對CSIR Mark 1進行了編程，以演奏1950年代初期的流行音樂旋律。 1950年，CSIR標記1用於播放音樂，這是為此目的首次知道數字計算機的使用。音樂從未錄製過，但已被準確地重建。 1951年，它公開播放了只有重建的“柏忌遊行”。但是，CSIR Mark 1扮演了標準曲目，並不像Max Mathews一樣，不用於擴展音樂思維或作曲實踐，這是當前的計算機音樂實踐。
1951年晚些時：國歌，“ Baa，Baa，Black Sheep ”和“心情”；由於從未錄製過Csirac音樂，這被認為是播放音樂的最早錄製的計算機。該錄音可以在曼徹斯特大學的網站上聽到。基督城坎特伯雷大學的研究人員在2016年宣布並恢復了這一錄音，結果可能會在Soundcloud上聽到。
1950年代的另外兩個主要發展是計算機數字聲音合成的起源，以及死記硬背播放以外的算法構圖程序。在其他開拓者中，音樂化學家萊賈倫·希勒（Lejaren Hiller）和倫納德·艾薩克森（Leonard Isaacson）從1956年至1959年進行了一系列算法構圖實驗，這些實驗在1957年的《非洲人套件》（Illiac Suite）的首映式上表現為弦樂四重奏。 Bell Laboratories的Max Mathews開發了有影響力的音樂I計劃及其後代，通過1963年的科學文章進一步普及了計算機音樂。與數字合成合作的第一位專業作曲家是詹姆斯·坦尼（ James Tenney） ，他使用Mathews的音樂III系統創建了一系列數字化合成和/或算法組成的作品，從模擬研究開始（噪聲研究） （1961年）。 Tenney於1964年離開貝爾實驗室後，他被作曲家讓·克勞德·里斯特（Jean-Claude Risset）取代，後者對樂器音色的合成和小男孩（1968）的計算機套件進行了研究。
儘管Csirac和Ferranti Mark 1的第一個實驗確實實時運行，但早期的計算機音樂程序通常並非實時運行。從1950年代後期開始，隨著編程的越來越複雜，節目將在數百萬美元的計算機上運行數小時或數天，以產生幾分鐘的音樂。解決這一問題的一種方法是使用模擬合成器的數字控制的“混合系統”，以及Max Mathews的Groove System（1969）以及Peter Zinovieff （1969）的Musys。
到目前為止，部分用途已被利用用於對聲音的實質和形式的音樂研究（令人信服的例子是伊利諾伊州烏爾巴納市的希勒和艾薩克森；巴黎的伊安尼斯·Xenakis和意大利佛羅倫薩的Pietro Grossi ）。
1967年5月，意大利計算機音樂的第一批實驗是由佛羅倫薩的S 2F M Studio與意大利通用電氣信息系統合作進行的。 Grossi使用Olivetti-General Electric GE 115 （ Olivetti Spa ）作為表演者：為這些實驗準備了三個程序。這些程序是由Ferruccio Zulian編寫的，由Pietro Grossi使用，用於扮演Bach，Paganini和Webern Works以及研究新的聲音結構。
從1960年代到1970年代，約翰·喬寧（John Chowning）在FM合成方面的工作允許更高效率的數字合成，最終導致了經濟實惠的基於FM合成的開發，基於FM的Yamaha DX7 DX7數字合成器於1983年發布。
有趣的聲音必須具有流動性和可變性，使它們能夠保持新鮮感。在計算機音樂中，這種微妙的成分都是以高度計算成本購買的，這是在需要分數中需要細節的項目數量的數量以及樂器必須產生的解釋性工作的數量方面，以實現聲音中的這種細節。
在日本
在日本，計算機音樂的實驗可以追溯到1962年，當時Keio大學教授Sekine和Toshiba工程師Hayashi對Tosbac計算機進行了實驗。這導致了一個標題為Tosbac Suite的作品，受illiac Suite的影響。後來的日本計算機音樂作品包括Kenjiro Ezaki的作品，在大阪博覽會'70期間和音樂評論家Akimichi Takeda發表的《大阪博覽會》和《全景Sonore》（1974年）。 Ezaki還在1970年發表了一篇名為“當代音樂和計算機”的文章。從那時起，日本的計算機音樂研究基本上是出於流行音樂的商業目的進行的，儘管一些更嚴肅的日本音樂家使用了大型計算機系統，例如1970年代的Fairlight 。
在1970年代後期，這些系統變得商業化，特別是由Roland MC -8微型組合者等系統進行商業化，該系統基於微處理器的系統控制於1978年發行的模擬合成器。打開了實時一代計算機音樂的大門。在1980年代，日本個人計算機（例如NEC PC-88）安裝了FM合成音響芯片和特色音頻編程語言，例如音樂宏語言（MML）和MIDI接口，這些語言通常用於製作視頻遊戲音樂，或芯片。到1990年代初期，基於微處理器的計算機的性能達到了一種使用更多一般程序和算法的計算機音樂的實時生成。
進步
計算能力和軟件的操縱數字媒體的進步極大地影響了計算機音樂的生成和執行方式。電流生成的微型計算機足夠強大，可以使用多種算法和方法執行非常複雜的音頻綜合。計算機音樂系統和方法現在無處不在，並且在創建音樂的過程中牢固地嵌入了我們幾乎沒有給他們一個思考的想法：基於計算機的合成器，數字混合器和效果單元已經變得如此普遍，以至於使用數字而不是類似創建和錄製音樂的技術是常態，而不是例外。
研究
隨著研究人員繼續追求新的基於計算機的合成，組成和性能方法，計算機音樂領域的活動很大。在世界範圍內，許多組織和機構致力於計算機和電子音樂研究和研究領域，包括CCRMA（CCRMA（音樂和聲學計算機研究中心，美國斯坦福大學）， ICMA （國際計算機音樂協會），C4DM（C4DM）（數字音樂中心）， IRCAM ，Grame， Seamus （美國電氣音樂學會）， CEC （加拿大電聲社區）以及世界各地的許多高等教育機構。
音樂由計算機組成和演奏
後來，諸如Gottfried Michael Koenig和Iannis Xenakis之類的作曲家使計算機產生了構圖的聲音以及分數。 Koenig制定了算法組成程序，這是他自己的串行組成實踐的概括。這與Xenakis的作品並不完全相似，因為他使用了數學抽象，並檢查了他可以在音樂上探索它們的範圍。 Koenig的軟件將數學方程式的計算轉化為代表音樂符號的代碼。這可以通過手動轉換為音樂符號，然後由人類玩家進行。他的計劃項目1和項目2是這種軟件的示例。後來，他將相同的原理擴展到合成領域，使計算機可以直接產生聲音。 SSP是執行此類功能的程序的一個示例。所有這些計劃都是由科尼格（Koenig）在1970年代在烏得勒支（ Utrecht）的Sonology研究所製作的。在2000年代， Andranik Tangian開發了一種計算機算法，以確定有節奏的佳能和節奏賦像的時間事件結構，然後將其“手動”“手動”插入諧波組成中Eine Kleine Mathmusik I和Eine Kleine Mathmusik II 。對於分數和錄音，請參見。
人類玩家表現的計算機生成的分數
計算機也已被用於模仿過去的偉大作曲家的音樂，例如莫扎特。這項技術的目前指數是David Cope ，他的計算機程序分析了其他作曲家的作品，以類似的風格生產新作品。 Cope最著名的計劃是Emily Howell 。
梅洛姆學（Melomics ）是馬拉加大學（西班牙）的研究項目，開發了一個名為IAMUS的計算機組成集群，該集群構成了複雜的，多功能的材料，用於編輯和性能。自成立以來， IAMUS在2012年創作了一張完整的專輯，也名為Iamus ，新科學家將其描述為“計算機由計算機組成並由完整樂團演出的第一部主要作品”。該小組還開發了一個API供開發人員利用該技術，並在其網站上提供音樂。
計算機輔助算法組成
計算機輔助算法組成（CAAC，發音為“ Sea-Ack”）是軟件中算法組成技術的實現和使用。該標籤源自兩個標籤的組合，每個標籤都無法繼續使用。標籤的計算機輔助組成缺乏使用生成算法的特異性。用符號或測序軟件產生的音樂很容易被視為計算機輔助組成。標籤算法的組合物同樣太寬，尤其是因為它沒有指定使用計算機的使用。用計算機輔助詞而不是計算機輔助的術語以與計算機輔助設計相同的方式使用。
機器即興創作
機器即興創作使用計算機算法來創建現有音樂材料的即興創作。這通常是通過從現有音樂或預先錄製的現有音樂中提取的音樂短語的複雜重組來完成的。為了在特殊的風格上實現可靠的即興創作，機器即興創作使用機器學習和模式匹配算法來分析現有的音樂示例。然後，將產生的模式用於創建原始音樂的“樣式”的新變化，從而製定了風格重新註入的概念。這與使用算法組成的計算機的其他即興方法不同，可以在不對現有音樂示例進行分析的情況下生成新音樂。
統計樣式建模
樣式建模意味著構建音樂表面的計算表示，從而捕獲數據中重要的風格特徵。統計方法用於根據模式詞典或重複來捕獲冗餘，後來重新組合以生成新的音樂數據。可以通過分析包含不同樣式的多個音樂示例的數據庫來實現樣式混合。機器即興創作以悠久的統計建模音樂傳統為基礎，該傳統始於希勒（Hiller）和艾薩克森（Isaacson）的《弦樂四重奏》（String Quartet ）（1957年）和Xenakis對馬爾可夫鏈條和隨機過程的使用。現代方法包括將無損數據壓縮的使用用於增量解析，預測後綴樹，字符串搜索等。通過從多種音樂來源得出的混合模型可以使用樣式混合，而S. Dubnov則使用Jensen-Shannon聯合源模型在零件S. Dubnov進行了第一種樣式混合。後來，Assayag和Dubnov採用了Factor Oracle算法的使用（基本上是Oracle的因素甲骨文是一種以線性時間和空間構建的有限狀態自動機），並成為了使用風格重新註入的幾種系統的基礎。
實施
統計樣式建模的第一個實現是開放音樂中的Lzify方法，其次是連續性系統，該系統實現了交互式機器即興創作，該系統以Markov模型來解釋LZ增量解析，並將其用於SONONY PACHET開發的實時樣式建模CSL Paris於2002年。作為計算機試聽工具箱的一部分，可以找到Factor Oracle Machine即興創作的MATLAB實現。也有NTCC的實現因子機器即興創作。
Omax是IRCAM開發的軟件環境。 Omax使用OpenMusic和Max。它基於Gerard Assayag和Shlomo Dubnov進行的對風格建模的研究以及G. Assayag，M。Chemillier和G. Bloch（又名Omax Brothers ）在IRCAM音樂代表小組中對計算機的即興創作的研究。用因子Oracle建模音頻信號的問題之一是像徵著從連續值到離散字母的特徵。使用信息速率標準來查找最佳或最有用的表示形式，在可用的變量Markov Oracle（VMO）中解決了此問題。
使用人工智能
使用人工智能來產生新的旋律並涵蓋現有音樂，這是一種最近的現象，據報導破壞音樂行業。
實時編碼
實時編碼（有時被稱為“交互式編程”，“即時編程”，“正常編程”）是實時編寫軟件的名稱，作為性能的一部分。最近，它被探索為筆記本電腦音樂家的一種更嚴格的替代品，他們經常感到，缺乏現場表演的音樂家的魅力和挑戰。