钢琴音乐信号的特征识别

发布时间：2017-07-31 14:31

  本文关键词：钢琴音乐信号的特征识别

  更多相关文章： 音乐识别 特征提取 短时傅里叶变换 音高 时值 音色 调式调性

【摘要】： 音乐识别的研究早在20世纪70年代就开始了。计算机的出现推动了现代电子音乐技术的发展。基于计算机、电子技术的音乐识别、分类、特征提取等一系列问题,被越来越多的研究人员关注。音乐信号的识别是新兴的交叉学科,其研究涉及物理学、信号处理、音乐理论和音乐心理学等诸多学科知识。 本文从音乐识别的基本过程入手,重点研究钢琴音乐特征的分析与提取。通过计算机对音频信号的自动分析及处理,实现对钢琴音乐演奏的特征识别,这项研究对辅助钢琴演奏的教学有一定的价值。 论文首先根据音乐理论和音的物理属性,提取可用于识别的音乐特征,扩展以往的识别特征集。在完成对表征音乐特性的七项音乐特征(音色、音高、时值、幅度、调式调性、速度、演奏长度)的提取研究和实现的同时,深入音高时值、调式调性特征提取单元的研究。实验表明,这种基于短时傅里叶分析(STFT)的基频提取方法有良好的识别率。论文工作进一步实现了调式调性的计算机自主识别,完成机器对调式调性风格的分析,使独立的单音性质与乐曲整体感觉结合起来。在特征提取基础上,本工作实现基于机器的音频特征结果输出,以及计算机对钢琴演奏音乐的评定和图像显示。 钢琴演奏音乐计算机识别系统初步实现机器自动识别的功能,希望自动识别在辅助音乐教育等领域可以得到良好发挥。经实验测试,系统的整体性能达到预期结果并满足一定的实用要求,为今后这方面的研究奠定基础。
【关键词】：音乐识别 特征提取 短时傅里叶变换 音高 时值 音色 调式调性
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：J624.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 问题的提出10-11
• 1.2 选题背景及其意义11-12
• 1.3 当前研究现状12-15
• 1.3.1 模糊系统12-13
• 1.3.2 神经网络13
• 1.3.3 专家系统13-14
• 1.3.4 音乐特征提取的常用方法14-15
• 1.4 本文研究内容15-16
• 1.5 论文结构安排16-17
• 第2章 音乐的物理基础17-28
• 2.1 音乐特征总论17-18
• 2.2 音高、音律及其十二平均律18-20
• 2.3 时值和节奏20-21
• 2.4 音强与音色21-22
• 2.5 调式与调性22-26
• 2.5.1 模糊模式识别的基本模型22
• 2.5.2 调式中音的分类22-23
• 2.5.3 调式的分类23-26
• 2.6 钢琴音乐特性26-27
• 2.7 本章小结27-28
• 第3章 钢琴音乐的特征提取28-59
• 3.1 钢琴弦振动方程及其音响效果28-31
• 3.1.1 钢琴弦振动方程的理论推导28-30
• 3.1.2 关于钢琴弦振动方程及其钢琴音响效果30-31
• 3.2 短时傅里叶分析下的音乐特征识别31-34
• 3.2.1 短时傅里叶变换的定义和物理意义31-33
• 3.2.2 基于短时傅里叶变换的频谱图及其时频分辨率33-34
• 3.3 音的傅里叶分析与钢琴音色的重构34-39
• 3.3.1 钢琴音的谱分析34-36
• 3.3.2 钢琴音色的重构36-37
• 3.3.3 重构单元的实验结果及其分析37-39
• 3.4 音高时值特征39-51
• 3.4.1 音高时值特征的提取39-47
• 3.4.2 时值音高提取功能模块的识别结果与分析47-51
• 3.5 调式调性特征提取及其实现51-57
• 3.5.1 民族调式调性的判断与提取52-55
• 3.5.2 西洋调式调性的判断与提取55-57
• 3.6 其他音乐特征的提取57-58
• 3.7 本章小结58-59
• 第4章 钢琴演奏识别系统设计59-66
• 4.1 钢琴演奏计算机识别系统的结构59-60
• 4.2 钢琴演奏识别系统的计算机实现流程图60-62
• 4.3 识别结果输出62
• 4.4 钢琴演奏识别系统的界面介绍62-65
• 4.5 本章小结65-66
• 结论66-68
• 参考文献68-72
• 读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果72-73
• 致谢73-74
• 作者简介74

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本文编号：599648