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    AI助推古琴譜升維高維樂譜

    2020-08-31 13:20孫洋王利張輝
    音樂生活 2020年8期
    關(guān)鍵詞:琴譜張輝樂譜

    孫洋 王利 張輝

    一、引言

    眾所周知,音樂學(xué)內(nèi)涵仍待進(jìn)一步挖掘,至少在人工智能時代,使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來處理樂譜學(xué)問題是一種完全值得嘗試的方向。在人工智能技術(shù)輔助下,運(yùn)用圖像識別技術(shù)和聲音識別技術(shù)分別采集典型的古典樂譜的信息,比如律呂字譜、工尺譜、宮商字譜、古琴減字譜等記譜法,這些是中國古代音樂特有的記譜法,但無法與當(dāng)今數(shù)字簡譜、五線譜等通用。古典樂譜只規(guī)定了節(jié)拍的起始位置,并未對音符的具體時值進(jìn)行分配,這是解讀古典樂譜的最大難點(diǎn)。用五線譜記錄音樂作品時,會出現(xiàn)很多不便利、模糊不清的狀況,而二維譜的出現(xiàn)從根本上解決了這些問題。

    本文以《長相思》《釵頭鳳》《廣陵散》等古琴譜為例,把古琴譜應(yīng)用計(jì)算機(jī)程序自動翻譯成二維譜,并提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的節(jié)奏調(diào)整模型。通過研究如何借助圖像識別技術(shù),建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法的古琴譜自動翻譯系統(tǒng),從而把古琴譜應(yīng)用機(jī)器自動翻譯成高維樂譜——二維譜。由于目前在世界范圍內(nèi)的各種記錄音樂的譜系中,以高維樂譜記錄音樂信息的功能最為強(qiáng)大,且科學(xué)性強(qiáng),能基本做到不丟失信息,尤其是易于機(jī)器識別而成為人機(jī)共識的音樂語言,所以在此直接考慮AI將古琴譜自動翻譯成二維譜,以對古琴藝術(shù)的推廣和傳承產(chǎn)生更好的推動作用。

    二、深度學(xué)習(xí)下AI自動翻譯古琴譜流程

    深度學(xué)習(xí)技術(shù)大幅度促進(jìn)了人工智能的應(yīng)用和發(fā)展,利用圖像處理與圖像識別技術(shù),基于深度學(xué)習(xí)的智能計(jì)算方法,設(shè)計(jì)和開發(fā)樂譜識別與整理系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)古樂譜向數(shù)字樂譜、古典樂譜向高維樂譜的轉(zhuǎn)換。對于古典樂譜的翻譯者,比如古琴譜的翻譯,在進(jìn)行音時值翻譯時,一般是依據(jù)自身的創(chuàng)作經(jīng)驗(yàn)和對樂曲的理解找到比較符合樂理和人們欣賞習(xí)慣的信息。但是,這種樂譜的翻譯與整理過程,受到其自身文化水平、對歷史時期的情感、對樂器的感觀等各種因素的制約,個人主觀性過強(qiáng),很可能使樂譜不適合大眾的觀感要求,甚至違反古樂譜本質(zhì)的音樂特征。本文采用圖像識別技術(shù)采集古琴譜的信息,并且依據(jù)古琴的特點(diǎn)、樂曲的歷史背景、演奏的背景等,制定相應(yīng)的規(guī)則,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),生成數(shù)字樂譜?;诒疚南到y(tǒng)的古樂譜音時值的翻譯過程如下:

    結(jié)合上述對古典樂譜的音高和音長特征的訓(xùn)練和學(xué)習(xí),依據(jù)二維譜的記譜法最終可以輸出對應(yīng)古琴譜的二維譜升維流程如下:

    圖1 基于樂音識別技術(shù)的音時值翻譯流程

    圖2 對應(yīng)古琴譜的二維譜升維流程

    三、智能化優(yōu)選最佳譜系

    早期的古琴譜是由更早的文字譜寫成,其后,減字譜逐步替代了傳統(tǒng)的文字譜。由于減字譜沒有標(biāo)注時值信息,演奏者只能依據(jù)譜子所表示的指法直接彈奏,不同的演奏家可以任意發(fā)揮,同一曲譜風(fēng)格各異,但是也造成不同的人對曲譜的理解各異,傳承與古琴教育與其他樂器相比,難度更大,目前已有許多學(xué)者開始從數(shù)字化、人工智能等方面研究如何保留傳承千年的古琴曲。

    1.樂譜圖像預(yù)處理。已經(jīng)收集到的古樂譜圖像,并不是理想的黑白兩色圖片,包括很多干擾,比如圖像的噪點(diǎn)、底色、人為的墨點(diǎn)、破損、手寫特有的連筆等,這些就要求進(jìn)入系統(tǒng)前對圖像進(jìn)行預(yù)處理。首要完成圖像的灰度變換和二值化,特別是對于符號、文字圖像,可以大幅度減少圖像的復(fù)雜性,方便完成文字符號識別。其次,手寫古樂譜有著手寫文字的各種特點(diǎn),如連筆、同一筆畫的不同寫法、文字的重疊與覆蓋,增加了識別的難度。利用圖像分割、腐蝕等技術(shù),將圖像中的文字個體分離出來,提取出單個字符,提高識別的準(zhǔn)確度。

    2.建立古樂譜、古漢字字符識別庫,建立樂譜翻譯規(guī)則庫。古樂譜,如減字譜等,都來源于中國古代漢字,根據(jù)樂譜中每個字符的特征進(jìn)行拆解,分析完整字符與字符組件的聯(lián)系,建立可用的古琴譜字符識別庫。依據(jù)古樂譜的時代背景、大眾欣賞習(xí)慣、傳承下來的樂譜的演奏技法等,確定古琴譜的音高和時值,并融合現(xiàn)代五線譜、簡譜、二維譜以及高維樂譜的創(chuàng)作規(guī)則,制定古琴譜與現(xiàn)代樂譜的對應(yīng)關(guān)系,建立古琴譜翻譯規(guī)則庫。以字符庫和樂譜翻譯規(guī)則為基礎(chǔ),組成本文系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫。

    3.綜合前述各節(jié)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程,減字譜算法執(zhí)行流程如圖3所示:

    圖3 古琴譜的算法執(zhí)行流程圖

    4.古琴譜的機(jī)器識別系統(tǒng),以O(shè)penCV開源圖像處理、識別庫為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)相應(yīng)的樂譜識別軟件系統(tǒng)。其工作過程如圖4所示:

    圖4 機(jī)器識別工作過程

    為做演奏記錄,古代中國音樂人尋找了多種途徑,創(chuàng)造了多種樂譜。近幾年,開發(fā)出能基本保全信息的高維樂譜——二維譜就顯得尤為重要,實(shí)現(xiàn)古琴譜到二維譜的直接翻譯。圖5、7、9是民間經(jīng)驗(yàn)式簡譜和古琴譜的對譯結(jié)果,而圖6、8、10是深度學(xué)習(xí)下AI輸出的二維譜。除了直觀、簡約、信息豐富外,更重要的是人機(jī)共識,可由智能機(jī)器直接演奏,由此為未來音樂藝術(shù)拓展出更廣闊的空間。

    圖5 簡譜和古琴譜的經(jīng)驗(yàn)式對譯結(jié)果——釵頭鳳圖6 深度學(xué)習(xí)下AI輸出的二維譜——釵頭鳳圖7 簡譜和古琴譜的經(jīng)驗(yàn)式對譯結(jié)果——長相思

    圖8 深度學(xué)習(xí)下AI輸出的二維譜——長相思圖9 簡譜和古琴譜的經(jīng)驗(yàn)式對譯結(jié)果——廣陵散圖10 深度學(xué)習(xí)下AI輸出的二維譜——廣陵散

    四、結(jié)語

    中國的古典音樂,歷史悠久,仍然得以流傳至今。一種藝術(shù)形式幾千年來隨著歷史的長河不斷融匯、演變和發(fā)展,在舊有的形式上創(chuàng)造出新的形式和內(nèi)容。古琴即是中國最古老的一種高雅的樂器,以靜與雅為特征,從名曲角度談古琴,介紹歷史淵源和鑒賞方法,傳播和弘揚(yáng)古琴藝術(shù)——雅正中和的高古之音。作為彈撥樂,不能說古琴能適應(yīng)所有的曲牌,而是會有選擇的,這有利于保留和繼承傳統(tǒng)并弘揚(yáng)光大。

    中國的古琴歷經(jīng)千年的發(fā)展與演化,已經(jīng)成為世界非物質(zhì)文化遺產(chǎn),包括了古琴琴身制造工藝、琴譜和演奏技法等多個方面。由于古琴譜演奏過程難以規(guī)范化、字符不通用等原因,使傳統(tǒng)樂譜的大眾化之路和當(dāng)前信息化時代的數(shù)字化之路增加了難度。藝術(shù)是超越藝術(shù)本身的,得心中意象,求弦外之音、詩外之言及畫外之意。音樂是抽象的,琴音繞梁。琴聲又是具象的,引人入勝。中國文化如同高山流水,水有源,源遠(yuǎn)流長。認(rèn)識琴曲的機(jī)會,從古琴樂的形神兼?zhèn)涞接紊穸糜谙彝?,感受中華文化的博大精深。

    注:本文系項(xiàng)目批準(zhǔn)號為18ZD23的國家社科基金藝術(shù)學(xué)重大招標(biāo)項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)時代高維藝術(shù)理論與實(shí)踐研究”的研究成果。

    參考文獻(xiàn):

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    [2] 張輝等:《高維樂譜學(xué)導(dǎo)論》,科學(xué)出版社,2019年12月。

    [3] 張輝等:《音樂作品二維圖譜分析法創(chuàng)設(shè)與運(yùn)用》,科學(xué)出版社,2019年12月。

    [4] 孫洋等:《高維藝術(shù)理論與實(shí)踐》,中國社會科學(xué)出版社,2019年10月。

    [5] 張輝:《3D樂譜會否掀起音樂革命》,《人民日報(bào)》2020年7月。

    [6] 高一凡等:《AI背景下蛋白質(zhì)序列音樂研究》,《藝術(shù)教育》2019年第6期。

    [7] 陳宇綜等:《數(shù)據(jù)驅(qū)動下蛋白質(zhì)繪畫對微觀藝術(shù)的勾勒》,《藝術(shù)教育》2019年第6期。

    [8] 王旭等:《用二維圖模編輯法創(chuàng)作鋼琴小品〈滑梯〉》,《藝術(shù)教育》2019年第5期。

    [9] 王旭等:《用圖模編輯法創(chuàng)作星際之旅主題歌曲〈快讓我觸摸〉》,《藝術(shù)教育》2019年第4期。

    [10]孫洋等:《歌曲鋼琴伴奏中的圖?;鈽?gòu)》,《藝術(shù)教育》2019年第4期。

    [11]張輝等:《以高維樂譜為載體的新作曲技術(shù)開發(fā)思想綜述》,《藝術(shù)教育》2019年第3期。

    [12]王利等:《AI自動翻譯“減字譜”——以〈流水〉和〈不染〉為例》,《藝術(shù)教育》2019年第3期。

    [13]張輝等:《貝多芬鋼琴奏鳴曲主題的二維圖譜分析》,《藝術(shù)教育》2019年第2期。

    [14]劉乃歌等:《AI自動翻譯南音——以古典名曲〈夫?yàn)楣γ禐槔?,《藝術(shù)教育》2019年第2期。

    [15]孫洋等:《復(fù)調(diào)音樂分析中二維譜的優(yōu)勢體現(xiàn)》,《藝術(shù)教育》2019年第1期。

    [16]杜慶東等:《深度學(xué)習(xí)下AI自動翻譯樂律全書——以鄉(xiāng)飲詩樂譜為例》,《藝術(shù)教育》2019年第1期。

    [17]3D樂譜支持下音色可視化調(diào)節(jié)器,發(fā)明專利申請?zhí)枺?02010515837.5;

    [18]3D樂譜建構(gòu)方法,發(fā)明專利申請?zhí)枺?02010318807.5;

    [19]音樂創(chuàng)作的圖模編輯方法,中國著作權(quán)保護(hù)登記號:國作登字-201-L-00754662;

    [20]音樂作品二維圖譜分析法,中國著作權(quán)保護(hù)登記號:國作登字-2018-L-00674103。

    孫 洋 沈陽師范大學(xué)音樂學(xué)院教師

    王 利 大連理工大學(xué)控制理論與控制工程專業(yè)工學(xué)

    博士、東北大學(xué)信息學(xué)院博士后、沈陽師范大

    學(xué)教師

    張 輝 內(nèi)蒙古民族大學(xué)特聘教授、博士生導(dǎo)師

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