基于极限学习机和深度信念网的单音识别

发布时间：2017-08-23 17:34

  本文关键词：基于极限学习机和深度信念网的单音识别

  更多相关文章： CQT 极限学习机 DBN 钢琴 单音识别

【摘要】：音乐信号处理是信号处理领域中的重要组成部分.音乐信号是一种特殊的准周期信号,与语音信号比较,音乐信号的音色的内容更为丰富,频谱的范围更为宽广,频率的构成更为复杂,时域的节奏特征也更为明显.本文研究的音乐识别就是把音乐理论同计算机多媒体技术、信号处理以及模式识别的相关知识理论知识和技术相结合,用计算机对钢琴的88个单音进行识别.论文首先介绍了计算机音乐的发展情况,基本乐理以及音乐信号的特性;其次介绍了一种把音乐信号从时域转换到频域的转换工具CQT的知识理论和为了降低计算复杂度而改进的CQT的频域快速算法,以及改进的CQT快速算法;然后为了识别钢琴的单音信号,介绍了单隐藏层前馈神经网络的一些基础理论知识和一种新型的单隐藏层前馈神经网络,即极限学习机的理论基础以及算法;最后介绍了RBM网络和多个RBM堆叠而成的DBN网络以及两种分类器的理论知识,并把它们应用到钢琴的单音识别中.本文通过采用CQT对钢琴的88个.wav格式的单音信号进行特征提取,把提取出的特征和它们的label作为极限学习机和DBN网络的训练样本集,通过极限学习机和DBN网络进行学习,最后再应用这两种方法对钢琴的88个单音进行识别.极限学习机的方法有较好的正确率92.81%.说明极限学习机这种方法对单音识别是有效的.
【关键词】：CQT 极限学习机 DBN 钢琴 单音识别
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN912.34
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-11
• 2 基本乐理11-15
• 2.1 基本概念11-12
• 2.2 乐音的音乐特性12-13
• 2.3 乐音的物理特性13-15
• 3 Constant Q Transform简介15-21
• 3.1 Constant Q Transform定义15-18
• 3.2 CQT的快速计算算法18-21
• 3.2.1 CQT的频域快速算法18-19
• 3.2.2 改进的CQT快速算法19-21
• 4 极限学习机21-30
• 4.1 单隐藏层前馈神经网络21-26
• 4.2 极限学习机26-30
• 5 深度学习30-40
• 5.1 限制波尔兹曼机30-34
• 5.1.1 限制波尔兹曼机的能量模型31-32
• 5.1.2 限制波尔兹曼机的目标函数32-33
• 5.1.3 限制波尔兹曼机的求解过程33-34
• 5.2 DBN34-36
• 5.2.1 典型DBN结构及训练34-36
• 5.2.2 经典的DBN网络结构及训练36
• 5.3 分类器36-40
• 5.3.1 logistic回归36-37
• 5.3.2 softmax回归37-40
• 6 数据实验40-42
• 7 小结与展望42-43
• 参考文献43-45
• 致谢45

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本文编号：726376