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李天佐

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关于歌手唱功的评价而建立的数学模型

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所以,从可操作性和实际性出发,我们设定一些参数和假设。

1,每一个细化的音乐风格,定义一个宽度1。

例如,我们定义重金属摇滚为一个音乐风格,它的宽度是1;而度娘百科上说摇滚的细化类别有158个,这里我偷懒就不考证数据的真伪了。那么,摇滚这个大类的宽度就是158。同理,其他大类的音乐风格,也可以细化为多种不同的小类别,而每一个小类别的宽度,同样定义为1。

2,每一个细化风格里,歌手只取强度最高的a首作品,按强度由高到低依次记为ai,1≤i(a是参数,可以根据不同的判断目的和侧重而改变)

3,每一个细化风格里,每一个ai对应一个权重为bj,这里i为自然数,1《j《a,1=b1〉b2〉b3〉……〉ba。(bj是参数,可以根据不同的判断目的和侧重而改变)

4,每一个强度分数定义一个权重ck,其中,1≤k≤10,0〈ck〈∞,高分权重必然大于低分权重。(ck是参数,可以根据不同的判断目的和侧重而改变)例如,10分的权重为c10,9.5分的权重为c9.5,9分的权重为c9……

5,定义最高强度作品所在的风格类别为d1,这个风格类别之外的所有作品中,最高强度作品所在的风格类别为d2,以此类推,直到定义完一个歌手演唱过的所有风格类别。也许只有d1,也许会列到d10,甚至d20,甚至更多。1=d1〉d2〉d3〉d4……〉0,在公式中记为dl(dl是参数,可以根据不同的判断目的和侧重而改变)

按以上参数,可以建立一个计算公式。(各参数的选择范围参考上面的定义)

一个歌手的唱功水平=∑(∑ai*bj*ck)*dl

从数学意义上来说,

参数ai和样本的翔实性有关,ai越多,考虑的作品数量越多,自然意味着最终得出的数据越有可信度。

参数bj和歌手水平的稳定性有关,bi的递减效果越快接近0,意味着越忽视稳定性。

参数ck和高强度作品的重视程度有关,ck之间的差距越大,意味着对高水平作品越重视。

(极端条件下,可以出现龚琳娜靠一首《小河淌水》秒杀多数歌手的结论)

参数dl和风格多样性有关,dl的递减效果越快接近0,意味着越忽视风格多样性。

现在参考现实中的歌手为例子。

如前面提到的王菲和杨钰莹的对比。

很显然,王可以取的dl远远多于杨,而她们的a1*b1*c1的数据差不多。

也就是说,

如果定义权重参数d2=0.9,d3=0.8,仅仅如此,就将会得出王的水平远高于杨的结论;(这是比较重视风格多样性的权重选择办法)

而如果定义权重参数d2=0.1,d3=0.01,那么,就将会得出王的水平和杨差不多的结论。(这是比较忽视风格多样性的权重选择办法)

注意,在尝试通过这个公式对两个歌手进行比较的时候,一定要使用统一的确定的参数。

这样,即使参数的选择上会让人觉得在拉偏架,但起码不会是玩双重标准。

你可以根据你自己对于的各个方面的倾向,对各个参数做出你认为合理的定义。

然后根据你自己对歌手不同作品的评分,或者依照我目前收录入数据库的作品的评分为基础,以你选定了参数后的明确公式,计算出一个歌手的唱功水平的总分。

注意,不同参数值计算出的总分没有比较意义,单一歌手的总分也无法判断高低。

只有在同一个确定的公式下,计算出的不同歌手的总分,进行比较,才有实际意义。

虽然对于普通人来说,这个公式还是有些烦琐,但至少只涉及加法和乘法,并不存在操作和理解上的困难。

最后,重申一点,音乐属于艺术,不可能准确量化,但在允许误差的前提下,以高精度标准作出的量化数据,其得到的结果,在低精度的环境里,是具有一定合理性和指导性的。

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