خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Enhancing Orchestration Technique via Spectrally Based Linear Algebra Methods

توضیحاتی در مورد کتاب

مجله موسیقی کامپیوتر، 33:1، صفحات 32–41، بهار 2009.
ج 2009 موسسه فناوری ماساچوست.
فرانسوا رز∗ و جیمز ای. هتریک†.
∗هنرستان موسیقی.
†گروه فیزیک.
دانشگاه اقیانوس آرام.
3601 Pacific Avenue.
Stockton, California, 95211 USA.
تحلیل طیفی جایگاه غنی و مرکزی دارد در
تاریخ و درک موسیقی و مدرن.
تولید موسیقی به شدت بر آن متکی است. با این حال،
استفاده پیشرفته از تکنیک های فوریه به عنوان یک کمک.
برای ترکیب – بر خلاف ابزاری برای سیگنال.
پردازش یا سنتز صدا- نسبتاً ناشناخته بوده است.
تا زمانی که اخیراً (Carpentier et al. 2006,
2007; Carpentier, Tardieu, and Rodet 2007; Hummel.
2005; Psenicka 2003; Rose and Hetrick 2005, 2007).
زیرا ارکستراسیون وسیله نقلیه است. واضح است که یک ایده موسیقایی را از تخیل به واقعیت منتقل می‌کند.
که تکنیک‌های ارکستراسیون آهنگسازان تأثیر عمده‌ای بر بیان موسیقی آن‌ها دارد. طیفی.
تجزیه و تحلیل، با ارائه اطلاعات ضروری در مورد.
آمیختگی های صوتی که جدید هستند یا تحت.
محدودیت ها هستند، می توانند عمیقا و به طور مثبت بر آن تکنیک تاثیر بگذارند.
/> در این مقاله، ما رویکرد خود را به
چنین کمک کامپیوتری که استفاده از تحلیل طیفی را برای ارکستراسیون گسترش می‌دهد، ارائه می‌کنیم. از یک.
بانک تبدیل فوریه گسسته (DFTs) صداهای ارکستری استفاده می‌کند که به روش‌های مختلف قابل دسترسی هستند.
روش‌هایی که برای انجام تجزیه و تحلیل صدا یا پیشنهاد ارکستراسیون طراحی شده‌اند. که الگوی صدای مرجع را تقلید می کنند.
. خروجی ابزار.
مجموعه وزنی از همه مخلوط‌های صوتی ممکن است.
پالت، زیرمجموعه‌ای از بانک کامل—معمولاً.
ابزارهایی که آهنگساز برای آن‌ها می‌نویسد.