音乐灯光表演方案自动生成专家系统的研究

时间：2022-07-16 14:49:23

关键字：音乐特征划分推理规则策略

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[导读]摘要:针对更好地设计生成音乐灯光表演方案,在总结多次设计经验的基础上,分析灯具动作场景、方法及参数,将其生成多种动作模型:再根据音乐灯光匹配的需要,研究需要提取每个时间片段的音乐关键特征并将其量化或分类:最后,研究多重音乐特征对灯光表演的呈现影响,采用模糊推理规则及冲突消解策略得出每个时间段的灯光动作方案,最终生成一个协调、丰富多样的音乐灯光表演方案。

引言

近年来,许多户外大型音乐灯光秀纷纷上演,其绚丽夺目的表演让大家大饱眼福。好的音乐灯光表演方案,是指各种音乐的特征要素与灯具场景造型、空间动作及色彩等完美匹配,能带给人们视觉与听觉的双重震撼。但是,目前音乐灯光表演方案的自动化设计仍处于发展探索阶段。

传统的音乐灯光表演方案设计需要音乐、灯光、自控等专家的共同合作,设计调试周期漫长,效率低下。目前,已出现一些计算机音乐灯光表演方案设计平台,采用专家系统实现音乐灯光的自动化匹配设计,周期相对缩短,但是方案的生成仍就不能将音乐与灯光完美结合。因此,完善音乐灯光匹配知识库,提升自动化推理规则及策略是迫切需要解决的问题。本文在总结多次灯光表演方案设计经验基础上,归纳灯具动作场景、方法及参数,建立多种动作模型库,最后通过音乐的关键特征要素提取量化分类,并采用模糊的产生式推理规则及相应冲突消解策略,解决自动生成方案的难题。

1总体设计原理

完成一个高效完美的音乐灯光表演设计方案,需要设计专家具有大量的经验知识,这也是一个设计难题。专家系统是人工智能的一个主要研究方向,非常适合处理上述问题。采用框架表示法和产生式规则,完成音乐灯光方案设计的专家系统,其系统总体框架如图1所示。

2乐句的划分

影响一首音乐的基础特征包括节奏、音区、力度、旋律、调式等,音乐中的各种要素都不可能孤立使用,它们在和其他要素结合时会产生各种各样的效果。

节奏包括节拍和速度。而复杂的多元化的音响效果可能由多重器乐律动的流层合奏出来。节奏的快慢也将影响灯光变化的速度。力度是音响强弱的程度,力度强则需灯光表现力丰富。音区指音的高低范围,通常对音区来讲,高音区一般具有明亮、清脆的特性:而低音区则浑厚、深沉,运用灯光的规模、色彩来体现。情感可以由多重的特征要素总结得出。

根据多次方案设计经验总结得出,对于音乐特征的描述主要有7个关键要素,一些特征要素模糊量化为三级状态,一些特征要素分类描述,如旋律分为渐升、渐降、平铺、波动4种形式,情感分为轻快、优雅、悲伤、轻盈、浪漫、神圣、深沉7种形式。将音乐根据不同的速度、力度、音区等划分,乐句片段及节拍重音记录格式如表1、表2所示。

3动作模型库

现在户外灯光表演的灯具动作通道各有不同,包括xY轴和非xY轴,本文研究灯具非xY轴可用于动作表演的通道有切光(开关光源)、电子频闪和变色。本文动作模型库首先是分析灯具的单个动作通道,包括xY轴和非xY轴,从而生成一个灯具的相应连贯的动作,如画圆、波浪、摆动、彩虹变化等,然后对于选中的一组灯具进行不同方式的组合,即整体、依次或者交叉生成一组灯具的连续动作。

为实现多层次丰富的灯光变换,需进行灯光区域、灯光场景、单灯动作方法(作用通道、动作轨迹、操作参数)、多灯组合变化(组合个数、分组动作进行方向、分组动作间隔时间)等方面的设计匹配。根据单灯基本动作特征及演示效果,建立如表3所示的方法库索引表,动作方法概括为连续和离散两种变化方式。

4音乐灯光匹配专家系统

专家系统设计分为两大部分:一是知识库的建造,主要完成知识的获取和表示:二是推理机的实现,主要完成推理方法和控制策略的设计。

4.1知识库设计

知识库分为两大部分:事实库和匹配规则库。其中,事实库分为前提事实库和结论事实库。匹配规则库分为3个子系统规则库,具体知识库结构如图2所示。

其中,匹配规则库包含3个子系统,如图2所示,每个子系统内的推理规则均可采用带有可信度因子(CertaintyFactor,简称CF)的不精确产生式规则:

其中,E表示前提条件,H表示结论。E和H均可是一个或者多个。CF(H,E)称为规则的可信度,范围为[-1,1]。其值越大,表明可靠性就越高。反之,可靠性就越低。

4.2推理机设计

本文音乐灯光表演方案设计专家系统推理机包含3类知识推理设计,即灯具场景、单灯动作方法、多灯组合方式匹配推理。由于匹配规则库前提条件和匹配结论具有不精确性[6],以及多层次推理中会产生一些冲突,分为两种情况,一种是单个子系统内的,另一种是子系统间的。因此,此推理过程采用分层次多级模糊推理,同时采用对应的冲突消解策略。

模糊推理是对子系统规则设置优先级,子系统内每条规则设计可信度。本文根据3个匹配子系统部分有依存的关系以及从整体把握到局部点睛的设计理念,对3个子系统匹配规则进行优先级(PRI)范围划分,包含单灯动作方法匹配(PRI=70~100)、灯具场景匹配(PRI=40~70)、多灯组合方式匹配(PRI=0~40),并且每个子系统的单个匹配规则知识均带有可信度因子。在推理过程中的模糊推理模型如图3所示。