算法调音师
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Shimmer残响算法对决：FFT与延迟反馈处理打击乐音色的异同深度解析
Shimmer残响：不止是飘渺 Shimmer，这种带有明显音高变化、通常向上（或向下）叠加八度或五度音程的混响效果，早已是氛围音乐、电子音乐乃至流行乐制作中的常客。它能为声音披上一层 ethereal（飘渺）、celestial（神圣）的外衣，创造出宏大、不断演进的声景。但你是否深入思考过，不同插件或硬件单元所产生的Shimmer效果，其底层算法可能截然不同？而这些算法上的差异，在处理特定类型音源——尤其是那些拥有尖锐瞬态的短促打击乐，例如Rimshot（边击）或Clave（响棒）——时，会带来怎样迥异的音色特征？ 很多时候，我们只是加载一个预设，调整几...
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Max/MSP gen~ 非线性摆模拟：Verlet 与欧拉积分法的精度与稳定性深度对比
在 Max/MSP gen~ 中进行物理建模声音合成时，选择合适的数值积分方法至关重要，尤其是在处理非线性系统时。非线性摆，特别是大角度摆动（此时 sin(θ) 不能近似为 θ ），就是一个典型的例子。错误的积分方法可能导致模型行为失真，能量不守恒，甚至系统崩溃。本文将深入对比分析在 gen~ 环境下，使用位置 Verlet (Position Verlet)、速度 Verlet (Velocity Verlet) 和前向欧拉法 (Forward Euler) 模拟非线性摆时的精度和稳定性差异，并探讨非线性项如何影响这些方法的表现，同时考...
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人工智能如何重塑未来音乐创作？
在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）已然成为了一个备受关注的话题。尤其是在音乐领域，AI的引入不仅改变了我们对创作过程的理解，也为许多艺术家提供了全新的灵感和工具。本文将探讨人工智能如何在未来的音乐创作中占据重要地位，以及它带来的机遇与挑战。 我们要了解的是，什么是“人工智能”实际上就是模仿人类思维、学习及决策能力的一种技术。在音乐制作中，AI可以分析大量的数据，包括历史作品、当前流行趋势以及听众偏好，通过这些数据来生成新曲目或提供创意建议。例如，由OpenAI开发的MuseNet可以根据用户输入的一小段旋律，自动生成一整首完整的乐曲，这种能力让很多专业作曲家惊叹不已...