摘要
當音樂合成方法如FM和Wavetable無法滿足越來越嚴苛的品質要求時，利用模擬樂器實體進行聲音合成就成爲此領域主要的研究方向。藉著波傳遞特性及其相關數位化技術可以產生逼眞且具動態效果的樂聲。然而，樂器實體分析法所面臨的主要問題有兩個：樂器發聲體本身振動的量測與實體合成模型的建構。爲了能有效模擬樂器實體，本研究使用一種鋼弦的量測機構並發展一新的類神經網路稱之爲「Linear Scattering Recurrent Network (LSRN)」，作爲琴弦的實體模型，並解決了一般實體模型合成法必須利用嘗試錯誤法(try-and-error)來尋找合適的合成參數的困境。此網路利用對振動弦波的量測結果作爲學習的資料，經過充分學習得以模擬琴弦的物理特性。經由實際的量測與實驗，我們對於樂器動態量測與樂器實體模型的建立累積了相當的心得，並期待可進一步延伸到各式各樣樂器聲音的合成上。
關鍵字
無資料延伸閱讀
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