模糊神經網絡在音樂識別中的應用.pdf

1、音樂的計算機自動識別是新興的交叉學科，其研究涉及物理學、信號處理、人機交互、音樂理論和音樂心理學等諸多學科知識。其主要任務是通過對音頻信號的處理和特征提取，獲取音樂內容的相關信息，進而用于比較、分類乃至自動錄譜等。本文研究的鋼琴音樂得計算機識別正是將計算機多媒體技術、信號處理與模式識別的相關知識和技術同音樂理論相結合，用計算機模擬人對音樂認知分析過程，分析解析音樂演奏并評價演奏的優(yōu)劣。 本文工作屬于音樂識別的理論研究及其應用范疇

2、，通過機器對音頻信號的自動分析及處理，實現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構，主體工作圍繞音樂識別相關理論、技術實現測試展開。根據音樂理論和音的物理屬性，提出可用于識別的音樂特征，擴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上，采用了基于短時傅里葉分析(STFT)的基頻提取方法有良好的識別率。本工作實現了基于機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。