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[導讀]摘要:針對更好地設計生成音樂燈光表演方案,在總結(jié)多次設計經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,分析燈具動作場景、方法及參數(shù),將其生成多種動作模型:再根據(jù)音樂燈光匹配的需要,研究需要提取每個時間片段的音樂關(guān)鍵特征并將其量化或分類:最后,研究多重音樂特征對燈光表演的呈現(xiàn)影響,采用模糊推理規(guī)則及沖突消解策略得出每個時間段的燈光動作方案,最終生成一個協(xié)調(diào)、豐富多樣的音樂燈光表演方案。

引言

近年來,許多戶外大型音樂燈光秀紛紛上演,其絢麗奪目的表演讓大家大飽眼福。好的音樂燈光表演方案,是指各種音樂的特征要素與燈具場景造型、空間動作及色彩等完美匹配,能帶給人們視覺與聽覺的雙重震撼。但是,目前音樂燈光表演方案的自動化設計仍處于發(fā)展探索階段。

傳統(tǒng)的音樂燈光表演方案設計需要音樂、燈光、自控等專家的共同合作,設計調(diào)試周期漫長,效率低下。目前,已出現(xiàn)一些計算機音樂燈光表演方案設計平臺,采用專家系統(tǒng)實現(xiàn)音樂燈光的自動化匹配設計,周期相對縮短,但是方案的生成仍就不能將音樂與燈光完美結(jié)合。因此,完善音樂燈光匹配知識庫,提升自動化推理規(guī)則及策略是迫切需要解決的問題。本文在總結(jié)多次燈光表演方案設計經(jīng)驗基礎(chǔ)上,歸納燈具動作場景、方法及參數(shù),建立多種動作模型庫,最后通過音樂的關(guān)鍵特征要素提取量化分類,并采用模糊的產(chǎn)生式推理規(guī)則及相應沖突消解策略,解決自動生成方案的難題。

1總體設計原理

完成一個高效完美的音樂燈光表演設計方案,需要設計專家具有大量的經(jīng)驗知識,這也是一個設計難題。專家系統(tǒng)是人工智能的一個主要研究方向,非常適合處理上述問題。采用框架表示法和產(chǎn)生式規(guī)則,完成音樂燈光方案設計的專家系統(tǒng),其系統(tǒng)總體框架如圖1所示。

2樂句的劃分

影響一首音樂的基礎(chǔ)特征包括節(jié)奏、音區(qū)、力度、旋律、調(diào)式等,音樂中的各種要素都不可能孤立使用,它們在和其他要素結(jié)合時會產(chǎn)生各種各樣的效果。

節(jié)奏包括節(jié)拍和速度。而復雜的多元化的音響效果可能由多重器樂律動的流層合奏出來。節(jié)奏的快慢也將影響燈光變化的速度。力度是音響強弱的程度,力度強則需燈光表現(xiàn)力豐富。音區(qū)指音的高低范圍,通常對音區(qū)來講,高音區(qū)一般具有明亮、清脆的特性:而低音區(qū)則渾厚、深沉,運用燈光的規(guī)模、色彩來體現(xiàn)。情感可以由多重的特征要素總結(jié)得出。

根據(jù)多次方案設計經(jīng)驗總結(jié)得出,對于音樂特征的描述主要有7個關(guān)鍵要素,一些特征要素模糊量化為三級狀態(tài),一些特征要素分類描述,如旋律分為漸升、漸降、平鋪、波動4種形式,情感分為輕快、優(yōu)雅、悲傷、輕盈、浪漫、神圣、深沉7種形式。將音樂根據(jù)不同的速度、力度、音區(qū)等劃分,樂句片段及節(jié)拍重音記錄格式如表1、表2所示。

3動作模型庫

現(xiàn)在戶外燈光表演的燈具動作通道各有不同,包括xY軸和非xY軸,本文研究燈具非xY軸可用于動作表演的通道有切光(開關(guān)光源)、電子頻閃和變色。本文動作模型庫首先是分析燈具的單個動作通道,包括xY軸和非xY軸,從而生成一個燈具的相應連貫的動作,如畫圓、波浪、擺動、彩虹變化等,然后對于選中的一組燈具進行不同方式的組合,即整體、依次或者交叉生成一組燈具的連續(xù)動作。

為實現(xiàn)多層次豐富的燈光變換,需進行燈光區(qū)域、燈光場景、單燈動作方法(作用通道、動作軌跡、操作參數(shù))、多燈組合變化(組合個數(shù)、分組動作進行方向、分組動作間隔時間)等方面的設計匹配。根據(jù)單燈基本動作特征及演示效果,建立如表3所示的方法庫索引表,動作方法概括為連續(xù)和離散兩種變化方式。

4音樂燈光匹配專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)設計分為兩大部分:一是知識庫的建造,主要完成知識的獲取和表示:二是推理機的實現(xiàn),主要完成推理方法和控制策略的設計。

4.1知識庫設計

知識庫分為兩大部分:事實庫和匹配規(guī)則庫。其中,事實庫分為前提事實庫和結(jié)論事實庫。匹配規(guī)則庫分為3個子系統(tǒng)規(guī)則庫,具體知識庫結(jié)構(gòu)如圖2所示。

其中,匹配規(guī)則庫包含3個子系統(tǒng),如圖2所示,每個子系統(tǒng)內(nèi)的推理規(guī)則均可采用帶有可信度因子(CertaintyFactor,簡稱CF)的不精確產(chǎn)生式規(guī)則:

其中,E表示前提條件,H表示結(jié)論。E和H均可是一個或者多個。CF(H,E)稱為規(guī)則的可信度,范圍為[-1,1]。其值越大,表明可靠性就越高。反之,可靠性就越低。

4.2推理機設計

本文音樂燈光表演方案設計專家系統(tǒng)推理機包含3類知識推理設計,即燈具場景、單燈動作方法、多燈組合方式匹配推理。由于匹配規(guī)則庫前提條件和匹配結(jié)論具有不精確性,以及多層次推理中會產(chǎn)生一些沖突,分為兩種情況,一種是單個子系統(tǒng)內(nèi)的,另一種是子系統(tǒng)間的。因此,此推理過程采用分層次多級模糊推理,同時采用對應的沖突消解策略。

模糊推理是對子系統(tǒng)規(guī)則設置優(yōu)先級,子系統(tǒng)內(nèi)每條規(guī)則設計可信度。本文根據(jù)3個匹配子系統(tǒng)部分有依存的關(guān)系以及從整體把握到局部點睛的設計理念,對3個子系統(tǒng)匹配規(guī)則進行優(yōu)先級(PRI)范圍劃分,包含單燈動作方法匹配(PRI=70~100)、燈具場景匹配(PRI=40~70)、多燈組合方式匹配(PRI=0~40),并且每個子系統(tǒng)的單個匹配規(guī)則知識均帶有可信度因子。在推理過程中的模糊推理模型如圖3所示。

沖突消解策略主要從以下幾方面考慮:(1)優(yōu)先選擇優(yōu)先級及可信度高的規(guī)則,提高設計方案的滿意度:(2)具有相同優(yōu)先級和可信度的規(guī)則,可利用其使用頻度來解決沖突,保證設計的表演方案豐富多樣,更具觀賞性。

沖突消解策略具體措施如下:

(1)根據(jù)每個子系統(tǒng)預設的優(yōu)先級數(shù)進行排序。選擇優(yōu)先級最大者:否則,轉(zhuǎn)下一個沖突消解。

(2)根據(jù)單個匹配規(guī)則的可信度進行排序。分別計算出各條規(guī)則匹配的可信度,優(yōu)先選用最大者:否則,轉(zhuǎn)下一個沖突消解。

(3)根據(jù)計算出當前此規(guī)則使用的頻度,頻度較小優(yōu)先選擇,保證方案豐富多樣:否則,轉(zhuǎn)下一個沖突消解。

(4)為防止系統(tǒng)死循環(huán),按規(guī)則進入順序排列,優(yōu)先選用最先進入者。

通過以上幾種沖突消除策略,能有效防止推理沖突、死機,同時有較高效率,適合本系統(tǒng)使用。

5結(jié)語

本文在總結(jié)多次的音樂燈光表演方案設計經(jīng)驗上,給出總體表演方案的專家系統(tǒng)設計的總體思路,包括知識庫的建立和推理機的設計,根據(jù)系統(tǒng)特性,采用模糊產(chǎn)生式推理規(guī)則及相應沖突消解策略,系統(tǒng)設計合理,可實現(xiàn)性強,對今后的研究具有一定參考價值。

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