結(jié)合端點檢測的DTW樂譜跟隨算法研究.pdf

1、音頻分析是多媒體信息處理中一個重要的角色。音樂是由不同的樂音通過有組織、有規(guī)律的組合創(chuàng)造出來的藝術(shù),以演唱或演奏的形式表達人的思想情感,其內(nèi)容充滿意志,反映現(xiàn)實世界,人們的日常生活中離不開音樂。隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展,人們對計算機的要求也越來越高,希望在音樂演奏的過程中實現(xiàn)計算機識譜。樂譜跟隨是計算機識譜的重要組成部分,能夠?qū)崿F(xiàn)計算機收聽現(xiàn)場演奏音樂,跟蹤演奏音符最終確定其樂譜位置的功能。本文針對樂譜跟隨中動態(tài)時間規(guī)整算法(DTW)時

2、間精確度不高并且無法檢測偏差音符的不足,提出DTW的改進算法。
　　本文應(yīng)用了基本樂理、信號處理、模式識別等相關(guān)知識,提出一種基于端點檢測與DTW算法的樂譜跟隨系統(tǒng)。其前端結(jié)合端點檢測算法,提取基于常數(shù)Q變換(CQT)的色度特征值,再將兩個音頻信號進行比較,最終利用DTW算法實現(xiàn)演奏音頻與樂譜對齊功能,確定演奏音頻每一時刻具體演奏內(nèi)容。本文主要完成的工作包括如下幾個方面:
　　首先,將樂譜跟隨系統(tǒng)中基于時間分幀轉(zhuǎn)變?yōu)榛趩我?/p>

3、或和弦分幀,這樣不僅使算法不受節(jié)奏快慢的影響,具有更好的穩(wěn)健性,而且為系統(tǒng)檢測偏差音符奠定基礎(chǔ)。
　　其次,論文研究了樂譜跟隨領(lǐng)域中通常使用的色度特征值,并介紹了具體的算法。本文采用基于CQT的色度特征值,更符合音階頻率為指數(shù)分布的樂理特征,能更好地分辨低音區(qū)音階。
　　最后,將兩組特征值向量求歐氏距離,利用DTW算法計算最佳對齊路徑,通過對路徑的分析,確定演奏音頻每一時刻具體演奏內(nèi)容。實驗結(jié)果表明,提出的算法在時間精確度上