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如何使用時頻分析進行樂音識別算法研究分析

2019-01-03 | rar | 8.65 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  音樂信號處理是信號處理領(lǐng)域中的重要組成部分。隨著計算機的廣泛普及,多媒體數(shù)字娛樂和智能人機接口要求計算機具備視覺、聽覺等多方面的友好界面。為了能讓計算機與人類能夠用音樂自由的溝通,有關(guān)計算機音樂處理的研究,意義日益凸顯,

  本文首先簡要介紹了計算機音樂的發(fā)展,從幾個方面概娶介紹了計算機音樂的內(nèi)容,包括樂器數(shù)字接口(IDI),計算機輔助作曲等。音樂識別是計算機音樂的基礎(chǔ),音系識別的內(nèi)容包括節(jié)奏識別、風(fēng)格識別、樂器識別、歌聲識別、歌唱者識別等,這尼由音樂作品的復(fù)雜性決定的。樂音識別的理論和算法基礎(chǔ)則涵蓋了現(xiàn)代信號處理和模式識別的請多重要方面。本文介紹了有關(guān)音樂物理學(xué)的知識,零-極點模型和聽覺模型,時頻分析的理論,短時傅立葉變換和小波變換的定義、相關(guān)概念和性質(zhì)。結(jié)臺樂音識別的特點。對隱馬爾可夫模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也作了初步介紹,這些都是目前已經(jīng)采用的識別方法。這里我們結(jié)合算法的效果,給出了相應(yīng)的分析和評價。

  通過研究基于時頻分析的樂音識別算法,本文介紹了系統(tǒng)的總體設(shè)計,數(shù)據(jù)處理,噪聲環(huán)境F的維納德波以及小波變換和高牧?xí)r間傅立葉變換相結(jié)合的特征提取方法。針對不同樂音,我們提出了基于多幀統(tǒng)計的單音識別算法,基動態(tài)包絡(luò)檢列的音樂劃分方法,通過深入研究樂理,我們總績了適用于和弦識別的數(shù)學(xué)規(guī)則,提出了基于模板匹配和最大似然準(zhǔn)則決策樹的和弦識別算法。與以往的算法相比,這些算法比較簡捷,識別的快速性、準(zhǔn)確性都有較大提高。最后我們對識別算法進行總結(jié),并討論了進-步的研究內(nèi)容和方向。

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