動作與音樂的節奏特征匹配模型研究

常超

摘 要：通過動作與音樂的節奏特征匹配模型來改變制作動畫中的動作和音樂效果。在此模型中需首先了解其特點，繼而利用動態時間規整算法在了解其應用在模型上的配合效果。為了有效看出模型在動作和音樂效果，可通過實驗獲得數據。首先可通過匹配模型來了解計算機中兩樣數據組合情況來獲得關鍵數據，之后通過數據顯示出來的性征特點來實現動作和音樂的配合效果。現本文將具體針對動作與音樂的節奏特征匹配模型進行闡述分析，希望為以后的研究提供參考以及借鑒。

關鍵詞：動作；音樂；節奏特征

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1673-2596（2016）02-0233-02

眾所周知，音樂對個體有著絕對感召力的元素是“節奏”。從各國音樂的發展，可以看到縱使語言不通，在不同的國度的個體也會隨著音樂的節奏而抒發個體情懷。因此，可以說“音樂節奏”成為人們共同所享有的元素。尤其是現代音樂的發展，對節奏的關注比以往任何一個時期都更為重視。從音樂發展的核心來看，動作和節奏是音樂發展過程中的兩個不可或缺的核心要求。

在現代音樂中，動作和音樂片段的相互匹配已經廣泛應用于在編舞和配樂中。在創作編舞時，要以用戶選定的音樂片段為依據，在此基礎上編排適當的舞蹈動作。在創作配樂時，就要在用戶選定的舞蹈動作的基礎上，再創作出合適的背景音樂。但是動作與音樂作為兩種完全不同感知的時序信號，為了二者能夠恰當的匹配在一起，此時，就需要一種動作——音樂特征匹配模型的建立，此模式能夠將單純的動作與音樂信號合為一體，建立符合人類認知的匹配關系，且能夠存儲、檢索和編輯音樂和動作。

一、傳統創造與“節奏”的論述

傳統創作動畫就是利用動畫師手工建立動作與音樂的匹配模型，然后，以給定的音樂為基礎進行編舞，手工繪制關鍵幀后，再經過計算機進行插值處理，以變成舞蹈動畫。相對于配樂而言，就需要動畫師聽取不同的音樂并進行多次創作，最終選定與既定的舞蹈動作最為匹配的音樂，選曲是非常耗時且枯燥的。

到目前為止，在動作與音樂特征匹配模型方面，人們已經積累了許多有價值的經驗，在編舞方面，研究出了一個以音樂情感以及運動風格為基礎的動作與音樂特征匹配模型；并研究出對音樂和動作的節奏以及密度特征的利用，以使整個編舞過程更加順利；還可以預先構建動作圖，以供搜索選擇，使編舞系統的搜索效率得到提高。在配樂方面，Lee等建立了以一個舞蹈動作和音樂特征點之間的匹配模型，將其作為創作音樂的基礎，以使半自動配樂得以實現；Cardle等制作出了應用于影片音軌配樂系統的匹配模型。但是，上述匹配模型都是以一定任務為前提，在不同場合的情況下就難以通用。

音樂和舞蹈中交替出現，且有規律性的強弱、長短的現象被稱為“節奏”。人的走路步態、動作的強弱以及節奏等動作特征，以及音調、音高、音色、音符時長的音樂節奏等音樂特征都是能夠被人類所感知的。經研究證明，最容易被觀眾感知的特征就是節奏，且節奏是舞蹈動作與音樂共同的特征。在研究分析動作特征時，Shiratori等提出，動作的主要特征就應該是動作的節奏模式，在對日本傳統舞蹈的節奏進行分析學習時，就必須結合手、腳以及身體重心三點的速度曲線以達到完美的效果。而Lee等提出，將關節點角速度的極值點當做分割節奏的候選點以進行節奏分析，而后按照候選點的分布排列情況將其重新制作成動作特征曲線。在分析音樂特征之時，Goto將音符的起始點、和弦變化以及鼓點模式綜合起來，以完成對音樂節奏特征的分析。Kim等認為音樂的主要特征就應該是播放的速度、節拍等。以上所述，均是以“節奏”特征為中心進行闡述，所以，在本文中，也選擇將音樂的舞蹈動作的節奏特征作為基礎和鋪墊，以將動作與音樂片段的匹配模型得到建立。

二、提取節奏特征

為使計算機動作與音樂的節奏相互匹配，就需要將動作和音樂信號變成在節奏語義上的特征點序列，也就是將音樂與動作數據的節奏信息以函數的形式抽象的表達出來。可以說，通過計算機對動作與音樂節奏的匹配，更加能夠合理數據庫范圍內所要求的各種規范，信息函數是其表達所需要的前提，序列與節奏則是最終的表現形式。

Kim等對于節奏的分析方法就是將各個關節點角速度曲線的動作數據提取出來，并將曲線的極值點作為節奏的參考點，以使參考點的時間序列形成。MIDI有較為直接的音樂節奏的提取，被看做音符指令組成集合的MIDI樂譜，在獲得音符時長和位置時可以較為容易得到，但對于絕大多數音樂的片段來說，一個音樂小節各類音符的起始點一般都是四分音符，同時其也是樂曲的重音處，所以，一般情況下，音符的節拍位置都會與四分音符相重合。按照這一特點，將MIDI樂譜中的每一個四分音符的位置都作為此音樂的節奏點，此方法就是節奏特征的提取算法。用與節奏點最近距離的音符的音高決定節奏點的強度，節奏點未落在四分音符處的音樂片段不在本次研究之內。

三、節奏匹配度量

從音樂整體發展來觀察，動作序列與節奏序列處于相互依賴，而又各自獨立的過程中。無論是動作序列的編排如何具有創意性，總是離不開節奏旋律的規范。這是節奏序列與動作發展的所要依據的規律。計算機的出現與應用，給節奏的劃分提供更為精準的體系，制定一系列的標準。而對音樂節奏度量的要求，隨著計算機的發展與人們對辨音的更高的要求，而更得更加嚴謹。

當動作序列被轉化為動作節奏特征點序列值，音樂序列被轉化為音樂節奏特征點序列值之后，二者的匹配程度就需要通過計算得出，其中方法包括：利用經典的歐式距離以解決上述問題，但是動作和音樂特征點序列的總體往往有相似的趨勢，但是卻不能夠在時間軸上對齊。DTW算法就能夠結合時間規劃與距離測度，以有效的將問題解決。計算動作與音樂片段匹配程度的準則可以用它提供的累積距離函數來表示。

四、構建動作—音樂映射圖

一般應用動作圖以及音樂圖的方式進行儲存和組織動作和音樂的數據，進行自動編舞以及配樂。也就是通過節奏切分動作數據以及音樂數據，然后將各個片段制作成動作圖或者音樂圖中的一個節點。這樣就可以將自動編舞以及配樂變成為遍歷問題，通俗來說，就是利用動作以及音樂的節奏匹配模型以將潛在的動作和音樂片段組合的匹配程度計算出來。自動編舞或配樂的輸出結果就選擇匹配程度最高的一條路徑。但計算的過程花銷較大，因此必須構建一張以節奏為基礎的動作——音樂映射圖，以使候選動作或音樂數據的搜索更加高效。

（一）構建動作與音樂圖

構建動作與音樂圖之前，應該以動作和音樂節奏點的位置為基礎，然后切分動作和音樂數據，以及節點間的距離以建立其的連通性。具體可分為音色距離以及和弦距離兩種。

（二）動作—音樂映射

通過對DTW算法得出的分值進行比較，找出與每個動作或音樂片段最為匹配的音樂或動作節點，最后將匹配的結構存儲與一個動作的音樂映射表中，此映射表能夠將搜索的效率提高。

（三）點對點的網絡效應

點對點的信息獲取，簡稱為P2P搜素，是網絡上一種對音樂作品進行深層挖掘的方式，主要通過一些分享開放式的文檔進行篩選信息，可以分享的音樂文檔也涵蓋了作品名稱、作者、曲風、時代等。這種平臺互動和共享的音樂搜索機制正在慢慢應用到其他領域中。

五、配樂及編舞

完整的動作—音樂映射圖有利于自動配樂以及自動編舞，其工作流程具體可分為兩個階段：預計算和實時運行階段。但同時，為了候選動作和音樂之間的節奏匹配的改善，以使質量符合客戶要求，對候選動作以及音樂還需進行加工處理。

（一）自動配樂

用戶將動作序列輸入，系統將自動輸出匹配于該動作序列的音樂序列被稱為配樂。自動配樂的過程中，依據于數據庫對動作序列和節奏序列的整合，依據制作者所制定的標準與體系而進行相對更佳的配比。用戶對動作序列的要求，通過具體指令進行匹配形式的操作和匹配結果的干預，從而形成符合用戶需求的配樂，這種配樂方式，相對于傳統方式來說，更加快捷而有效。

（二）自動編舞

用戶將音樂序列輸入，系統將自動輸出匹配于該音樂序列的舞蹈動作被稱之為自動編舞。從編舞的指令入手，計算機數據庫內存在大量舞蹈風格與類型，不同的風格和類型是精通前期的裁剪而優化形成音樂資源的主體，對用戶所提到基本要求給一定程度上的滿足。個體用戶通過指令的方式輸入音樂序列，指令轉達給舞蹈數據庫，進行相對應的配合，以達到音樂序列與舞蹈序列的結合。

（三）動作候選以及優化音樂編輯

即使圖遍歷策略輸出的候選動作以及音樂序列是最好的，但是因原始數據庫存在不完備的特征，也還是無法通過圖遍歷策略完成兩者的高度匹配。依據DTW算法，可以變形音樂片段，以達到將動作特征點映射到對應的音樂特征點中的目的，使動作以及音樂片段的匹配程度得到改善和提高。

結語

動作——音樂匹配模型是為了改變舞蹈連貫性和音樂方面的匹配，在模型中前期通過動作-音樂視圖以及DTW算法從而得出數據，然后通過數據來改善和處理動畫和音樂方面的問題。

動作和音樂融合狀況一直是一個難以攻克的課題，需要更深層次的去完善和處理相關問題。文章指出的編舞處理未能整體考慮相連性，只考慮的片段之間動作聯系，為了能全面處理整體問題，可以通知整體段落之間的聯系來改善部分段落之間的契合，從而使段落中的動作能實現完全的整體連貫和匹配。而音樂方面，為了使片段和片段之間能夠完整的呈現完美旋律，可以通過計算機的數據庫在此方面的音樂銜接規則得出片段之間的聯系，來實現音樂整體旋律的完美融合。動作——音樂匹配模型在動作和音樂方面能夠使編舞和配樂系統的整體效率提高，還能使舞蹈和音樂之間的融合的更加簡單、方便、快捷。

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（責任編輯 賽漢）