基于基因表达式编程的动漫情感化配乐技术研究

随着动漫产业的迅猛发展，人们对动漫产品中情感的诉求越来越高，动漫配乐已成为提升动漫产品情感体验的关键，如何提高配乐的品质更是动漫产品创意设计亟待解决的难题。.针对目前动漫创意中配乐难以有效地匹配运动情感及其低效率问题，本项目重点研究音乐和运动两类视听情感信息的数字化表示、识别、表达和匹配等处理方法，通过建立音乐情感数据库和运动情感数据库，利用逆向递归思想，探索设计逆向基因表达式编程算法，并构建音乐情感认知模型和运动情感认知模型。进而基于音乐情感认知模型智能生成情感基因，以运动数据"时间-情感"序列为约束条件，借助情感基因图搜索技术进行情感化作曲，并利用音乐编辑技术促成音乐与运动的特征匹配，最终准确、有效地实现情感化配乐。.上述研究成果不仅能有效地解决动漫产品创意设计中的情感化配乐问题，还有望进一步扩展到更广阔的数字化艺术与设计研究领域。

动漫情感化配乐，是集成音乐与运动的情感信息融合研究，它能有效地解决动漫产品创意设计中情感体验通道过于单一的问题。目前动漫情感化配乐方法，很大程度上仍依赖专业的作曲家原创（人工配乐为主），周期长，成本高，不能满足动漫产业快速发展的要求。.本项目重点研究了音乐及运动两种媒体文件中的情感信息，研究这类信息的数字化表示、识别、表达和匹配等处理方法，并通过建立音乐情感数据库和运动情感数据库，构建了音乐情感认知模型和运动情感认知模型。.同时，本项目围绕音乐情感认知及运动情感认知中的主要问题，结合计算机科学、音乐学、人工智能方法、认知心理学以及中国文化特征等多学科的研究工作，运用基因表达式编程算法对动漫音乐的情感化配乐、编曲技术进行了研究，建立了中华民乐情感数据库。最后，改进了GEP算法的音乐情感认知模型，构建了一个基于情感特征的中华民乐检索系统以及基本的自动编曲系统，有效解决了动漫音乐情感化配乐问题。具体成果包括：.（1）建立了音乐情感数据库和运动情感数据库，设计了RGEP算法，构建了音乐情感认知模型和运动情感认知模型，能快速、准确地进行音乐和运动的情感认知；.（2）建立了一个简洁而透明的情感化配乐系统，该系统能够自动捕获运动数据的情感并进行情感化作曲，同时实现音乐与运动的情感匹配；.（3）项目组引入用户的生理特征信息，分析音乐情感对用户生理特征的影响，探索了音乐理疗的作用，并开发了可应用于医疗领域的音乐推荐系统。 .由于“情感化”是艺术与设计领域的共性问题，本项目的核心技术和研究方法，不仅可在动漫产品创意设计中得到应用，而且可进一步扩展到更广阔的数字化艺术与设计领域。