基于时空域转换的音频信号分析与识别

发布时间：2019-05-16 04:33

【摘要】：音频信号的识别是实现计算机自动谱曲的基础,在音乐的创作中有很重要的实用价值。本文通过对采集的音频信号进行时域分析和频域分析,实现音频信号端点检测和音符识别。首先,运用短时能量和短时过零率两个时域特征对音频信号进行端点检测和单音符分割;其次,通过频域分析,运用小波分解和Gabor变换对分割出的单音信号进行时-频转换,去除泛音干扰分量,识别单音信号对应的基音频率;最后,将识别出的基音频率匹配到对应的乐音音符。实验结果表明,该方法识别准确率较高,误差较小。
[Abstract]:The recognition of audio signal is the basis of automatic music spectrum by computer, and it has very important practical value in music creation. In this paper, the end point detection and note recognition of audio signal are realized by analyzing the collected audio signal in time domain and frequency domain. Firstly, two time-domain features of short-time energy and short-time zero-crossing rate are used to detect the end point of audio signal and segment the single note. Secondly, through frequency domain analysis, wavelet decomposition and Gabor transform are used to convert the time-frequency of the segmented monophonic signal, which removes the overtone interference component and recognizes the pitch frequency of the monophonic signal. Finally, the identified pitch frequency is matched to the corresponding music note. The experimental results show that the recognition accuracy of this method is high and the error is small.
【作者单位】： 龙岩学院信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(61379089) 龙岩学院百名青年教师攀登项目(LQ2015031);龙岩学院协同创新项目(张凌)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：2478021