算法作曲
Algorithmic composition
Gerhard Nierhaus · 初版 2009 年
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algorithmic composition（算法作曲）——即借助形式化方法进行创作——不仅在西方音乐史中，而且拥有数百年的悠久传统。这是第一本以务实的方式详细概述algorithmic composition核心流程的著作，而非孤立地讨论单部作品中的形式化要素。除了历史回顾外，每一章都在作曲语境下呈现了一类特定的算法，不仅对其发展脉络与理论基础作了通俗概括，还阐述了不同的音乐应用。每一章都总结了其优势与不……
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算法作曲（Algorithmic composition）算是一个规模不小的领域了。这里有一本教材：http://www.amazon.com/Algorithmic-Composition-Paradigms-Auto... 还有更多示例：http://algorithmiccomposition.org/
Algorithmic composition is a decently-sized field. Here's a textbook: http://www.amazon.com/Algorithmic-Composition-Paradigms-Auto... And some more examples: http://algorithmiccomposition.org/
……这个概念的潜力，特别是在更“复杂”的流派中。嗯，有很多人和你想的一样。这其实可以追溯到几十年前。这里有一份关于这期间诸多尝试的总结：https://www.amazon.com/Algorithmic-Composition-Paradigms-Aut.... 真正令人信服的作曲也是最近使用 transformer 才开始出现的，比如 https://openai.com/blog/musenet/。相比之下，目前的解决方案还相当原始。
…potential in the concept particularly with more 'complex' genres Well, you're in good company. This goes back for many decades. Here is a summary of many attempts during this time: https://www.amazon.com/Algorithmic-Composition-Paradigms-Aut.... Really convincing composition started to appear only recently using transformers, e.g. https://openai.com/blog/musenet/. The present solution is a rather primitive one in comparison.
各种想法多得很，甚至整本书都在讲各种点子（比如参见 https://www.amazon.com/Algorithmic-Composition-Paradigms-Aut...），但我很少听到哪个实例是不让人失望的。最近的新进展看起来能产生更好的效果。如果你对目前非常有前景的方法感兴趣，可以看看……
There are many ideas, even books full of ideas (see e.g. https://www.amazon.com/Algorithmic-Composition-Paradigms-Aut...), but I rarely hear an example which is not disappointing. Recent developments seem to produce better results. If you're interested in a current approach with very promising results see…
……MuseNet 等等。> 可以看看类似 Curtis Roads 的 CMT 这类著作，了解范式的历史演变。另见《Deep Learning Techniques for Music Generation -- A Survey》：https://arxiv.org/abs/1709.01620 以及《Algorithmic Composition - Paradigms of Automated Music Generation》：https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-211-75540-2
…MuseNet et al. > see something like Curtis Roads CMT for a historical overview of paradigms. See also Deep Learning Techniques for Music Generation -- A Survey: https://arxiv.org/abs/1709.01620 and Algorithmic Composition - Paradigms of Automated Music Generation: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-211-75540-2