用 Petri Nets 构建音乐生成器
Petri Nets as a Music Sequencer
没有钢琴卷帘，没有 DAW，整个音乐生成器全靠 Petri nets 驱动。在 beats.bitwrap.io 上，你只需选择 techno、jazz 等 19 种风格，点击生成，就能听到包含鼓点、贝斯、旋律和琶音的完整曲目。每一个音符都是图中移动的 token，节奏由 Bjorklund 算法生成，而歌曲结构则由控制网（control nets）指挥。从简单的鼓机到复杂的段落编排，甚至 Auto-DJ 的过渡效果，全部由圆圈和箭头构成的逻辑图完成。配合 Tone.js 处理音频，这套系统证明了 60 年前的数学模型依然能创造出现代音乐的魅力，且代码量极少，完全在客户端运行。
没有钢琴卷帘，没有 DAW，整个系统都运行在 Petri nets 上——圆圈通过箭头连接，token 在其中移动，每一个音符本质上就是 token 在图中迈出的每一步。
- Slow_Hand
我看到太多人试图把音序器重新发明成环形图，而不是（比如）循环的钢琴卷帘窗，在我看来这几乎没什么优势。这确实是个挺酷的 novelty，但并不是那种你会想长期投入去做的东西。
横向（从左到右）的音序器显示方式，比如钢琴卷帘窗或步进音序器，在显示上更紧凑，也更易读。对于鼓点部分，它本质上是单维的，直到你添加第二层，然后这些部分就会整齐地垂直堆叠在一起。
总之，我实在看不出这种 Petri Nets 范式有什么太大优势。就连触发条件和概率这些功能，早就被大量 DAW 和硬件音序器整合进去了。这感觉有点像某人独立于整个文明重新发现了火，但在当今这个时代，只要观察一下现有的设计范式就能做到，这种“独立发现”的价值其实并不大。
归根结底，实践出真知：用这个工具做出来的音乐到底好不好听？这项技术是否让我们能更轻松地完成以前困难或繁琐的事情？就这个案例而言，我目前还没看到这些。
- tleb_
所以这更多是关于可视化，而不是行为上的不同？本质上还是 N 个静态音符，光标从头到尾移动并循环播放。博客里没讲清楚。不过，我向来喜欢这个领域的各种实验，谢谢。
- jarth9
与其他记录音乐节奏的方式相比，我发现这种方法在简洁性和表现力之间取得了非常好的平衡。标准记谱法和鼓音序器在涉及摇摆感（swing）、微时序（microtiming）、律动感（groove）以及其他那些我们认为让节奏变得迷人的细微之处时，存在很多歧义（至少在我这个非专家的耳朵听来是这样）。Godfried T. Toussaint 曾对这一想法进行了全面的学术探讨。他将这些 Petri nets 称为“项链（necklaces）”，这个术语借用了组合数学。