基于iOS平臺的樂音識別關(guān)鍵技術(shù)研究與設(shè)計.pdf

1、音樂識別作為語音識別的一個分支，同時包含了科學(xué)和藝術(shù)的成分。音樂作為自然界中的一種自然現(xiàn)象，其本身大量包含不同層次不同內(nèi)容的信息。由于音樂的專業(yè)性強(qiáng)，樂理知識復(fù)雜，音樂變化多樣等因素，專業(yè)的基于移動設(shè)備的音樂識別產(chǎn)品至今很少而且不完善。本文的研究正是基于這一背景產(chǎn)生的。
　　 音樂識別的主要任務(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)信息用于比較、分類乃至自動錄譜等。本文將樂音識別關(guān)鍵技術(shù)研究與蘋果公司iOS平臺相結(jié)

2、合，即將計算機(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，在iOS平臺上用計算機(jī)模擬人對音樂的分析過程，進(jìn)行音樂分析和音樂解析。
　　 本文的研究內(nèi)容主要包括樂音識別算法和iOS平臺的音頻處理、交互式可視化技術(shù)。在樂音識別方面，圍繞音樂識別相關(guān)理論和技術(shù)，進(jìn)行識別算法比較與改進(jìn)和實驗測試。根據(jù)樂音的音樂學(xué)理論和物理學(xué)特征進(jìn)行音樂特征的提取研究的同時，深入研究音高、時值等特征。通過對比時域并行處理法、諧波峰值法

3、和小波變換法，改進(jìn)音高提取方法；通過對比短時能零積、小波變換和倒譜特征，改進(jìn)音樂分割算法。實驗證明，改進(jìn)的自適應(yīng)門限結(jié)合短時能零積的音樂分割和基于自相關(guān)的音高提取方法皆具有良好的識別率。在特征提取的基礎(chǔ)上，本文討論了相關(guān)技術(shù)在iOS平臺上實現(xiàn)的難點和重點，重點分析了iOS平臺的音頻處理、交互式可視化技術(shù)并利用iOS系統(tǒng)的圖形界面和多點觸控的屏幕，設(shè)計和實現(xiàn)了數(shù)據(jù)模型、控制模塊和用戶交互模塊。
　　 本文首次將樂音識別技術(shù)應(yīng)用于i