模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在音樂識別中的應(yīng)用.pdf

1、音樂的計(jì)算機(jī)自動(dòng)識別是新興的交叉學(xué)科，其研究涉及物理學(xué)、信號處理、人機(jī)交互、音樂理論和音樂心理學(xué)等諸多學(xué)科知識。其主要任務(wù)是通過對音頻信號的處理和特征提取，獲取音樂內(nèi)容的相關(guān)信息，進(jìn)而用于比較、分類乃至自動(dòng)錄譜等。本文研究的鋼琴音樂得計(jì)算機(jī)識別正是將計(jì)算機(jī)多媒體技術(shù)、信號處理與模式識別的相關(guān)知識和技術(shù)同音樂理論相結(jié)合，用計(jì)算機(jī)模擬人對音樂認(rèn)知分析過程，分析解析音樂演奏并評價(jià)演奏的優(yōu)劣。 本文工作屬于音樂識別的理論研究及其應(yīng)用范疇

2、，通過機(jī)器對音頻信號的自動(dòng)分析及處理，實(shí)現(xiàn)對鋼琴音樂演奏的特征識別與評判系統(tǒng)。 論文首先提出音樂識別的概念與結(jié)構(gòu)，主體工作圍繞音樂識別相關(guān)理論、技術(shù)實(shí)現(xiàn)測試展開。根據(jù)音樂理論和音的物理屬性，提出可用于識別的音樂特征，擴(kuò)展以往的識別特征集，完成對表征音樂特征的提取單元的研究的基礎(chǔ)上，采用了基于短時(shí)傅里葉分析(STFT)的基頻提取方法有良好的識別率。本工作實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)器的音頻特征與樂譜特征的比較，以及特征匹配單元的理論研究。