發(fā)布時(shí)間：2017-10-27 07:02

  本文關(guān)鍵詞：基于音高的歌聲美化系統(tǒng)的研究

  更多相關(guān)文章： 歌聲 歌聲美化系統(tǒng) 歌聲數(shù)據(jù)庫(kù) MIDI信息 隱馬爾科夫模型

【摘要】：歌聲是人類通過有意識(shí)地控制自己聲帶的震動(dòng)以及鼻腔、口腔等發(fā)音器官的形變而發(fā)出的富有韻律的聲音�？刂撇划�(dāng)時(shí),發(fā)出的歌唱聲會(huì)出現(xiàn)走調(diào)或不那么悅耳的情況。因此,如果能利用音樂編輯技術(shù)對(duì)走調(diào)或有些刺耳的歌聲進(jìn)行美化的話,無疑會(huì)受到廣泛的歡迎。在上述背景下,本文將音樂編輯技術(shù)和語音參數(shù)提取技術(shù)相結(jié)合,通過分析、對(duì)比走調(diào)的或刺耳的歌唱聲與基準(zhǔn)歌唱聲在音高表現(xiàn)上存在的差異,研究對(duì)走調(diào)的或刺耳的歌唱聲進(jìn)行美化的問題。選題對(duì)于推動(dòng)歌聲美化的理論探討,提高音樂創(chuàng)作的娛樂性和趣味性,加速歌聲美化的實(shí)用化進(jìn)程具有積極意義。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1.為了積累所需要的音樂素材,有選擇地收集了210首民歌和流行歌曲類樂譜,并邀請(qǐng)專業(yè)歌手錄制了時(shí)長(zhǎng)達(dá)132分鐘的歌聲數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)為構(gòu)建基于音高的歌聲美化系統(tǒng)奠定了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。此外,為了驗(yàn)證歌聲美化系統(tǒng)的有效性,特別邀請(qǐng)了三位同學(xué)(其中,一位具有正常音準(zhǔn),其他兩位不同程度存在唱歌走調(diào)現(xiàn)象)每人錄制了12首歌曲作為歌聲美化的素材使用。2.研究了對(duì)走調(diào)歌聲的美化修飾問題。針對(duì)待修改走調(diào)歌聲所對(duì)應(yīng)的歌曲的樂譜已知的情況,提出了一種基于原聲基頻和樂譜基頻的歌聲美化方法。該方法利用從歌聲數(shù)據(jù)庫(kù)中提取的歌聲基頻和與之對(duì)應(yīng)的樂譜基頻對(duì)輸入的待修改原聲基頻進(jìn)行修改。用這種方法可以生成與樂譜音高相一致的歌聲,為后續(xù)構(gòu)建歌聲美化系統(tǒng)提供算法層面的支持。3.針對(duì)待修改走調(diào)歌聲所對(duì)應(yīng)的歌曲的樂譜未知的情況,借助于HTS歌聲合成框架,利用前述已錄制的歌聲數(shù)據(jù)庫(kù)來訓(xùn)練所使用的隱馬爾科夫模型,并據(jù)此生成所需要的歌曲基頻。利用該方法可以生成與目標(biāo)樂譜音高相一致的歌聲,為后續(xù)構(gòu)建歌聲美化系統(tǒng)提供算法層面的支持。4.以上述歌聲數(shù)據(jù)庫(kù)和所開發(fā)的歌聲美化算法為基礎(chǔ),構(gòu)建了一套基于音高的歌聲美化系統(tǒng)。所構(gòu)建的系統(tǒng)可以處理歌聲走調(diào)問題,通過對(duì)原聲(走調(diào)的歌聲)進(jìn)行美化和修飾,合成合乎音準(zhǔn)的歌唱聲。主、客觀評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,用本文方法美化和修飾的歌聲比未經(jīng)任何修飾的原聲在音準(zhǔn)等表現(xiàn)上有很大提高,整體上取得了不錯(cuò)的歌聲美化效果。
【關(guān)鍵詞】：歌聲 歌聲美化系統(tǒng) 歌聲數(shù)據(jù)庫(kù) MIDI信息 隱馬爾科夫模型
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 歌聲美化的研究背景11
• 1.2 歌聲美化的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 歌聲美化的研究意義12-13
• 1.4 論文的主要研究工作13-14
• 1.5 論文的結(jié)構(gòu)安排14-17
• 第2章 歌聲美化相關(guān)知識(shí)介紹17-27
• 2.1 發(fā)聲原理介紹17-18
• 2.1.1 語音的產(chǎn)生原理17
• 2.1.2 語音產(chǎn)生的數(shù)學(xué)模型17-18
• 2.2 樂理基礎(chǔ)介紹18-19
• 2.3 MIDI介紹19-21
• 2.4 歌聲美化相關(guān)技術(shù)介紹21-25
• 2.4.1 語音參數(shù)提取技術(shù)21-24
• 2.4.2 音樂編輯技術(shù)24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-27
• 第3章 歌聲美化系統(tǒng)的初步建立27-41
• 3.1 引言27-28
• 3.2 歌聲庫(kù)的建立以及待修改歌曲的獲取28-30
• 3.2.1 歌聲庫(kù)曲目的選擇28-30
• 3.2.2 歌聲庫(kù)樂譜文件的選擇30
• 3.2.3 待修正歌曲的獲取30
• 3.3 基于參考歌曲的歌聲美化算法30-37
• 3.3.1 歌曲數(shù)據(jù)預(yù)處理31-32
• 3.3.2 動(dòng)態(tài)時(shí)間彎折算法(DTW)32-34
• 3.3.3 顫音34-36
• 3.3.4 基于參考歌曲和樂譜信息的歌聲美化36-37
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析37-40
• 3.4.1 客觀指標(biāo)評(píng)價(jià)37-39
• 3.4.2 主觀評(píng)價(jià)39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于隱馬爾科夫模型的歌曲基頻建模的研究概述41-49
• 4.1 隱馬爾科夫模型41-43
• 4.1.1 離散時(shí)間的馬爾科夫鏈的介紹41
• 4.1.2 隱馬爾科夫模型介紹41-43
• 4.2 基于隱馬爾科夫模型的歌曲基頻建模43-46
• 4.2.1 歌曲基頻建模的模型結(jié)構(gòu)43-44
• 4.2.2 歌曲基頻特征的提取44-45
• 4.2.3 歌曲基頻模型的訓(xùn)練45-46
• 4.3 歌聲的基頻與樂譜的關(guān)系46
• 4.4 歌曲基頻稀疏的問題46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 第5章 基于歌曲未知的歌聲美化系統(tǒng)的建立49-59
• 5.1 引言49
• 5.2 歌曲基頻的生成方法49-54
• 5.2.1 狀態(tài)層次的基頻生成模型49-52
• 5.2.2 基于以音樂小節(jié)為單位的離散余弦變換的基頻模型52-53
• 5.2.3 聯(lián)合兩個(gè)模型進(jìn)行基頻生成53-54
• 5.3 基于隱馬爾科夫模型的歌聲美化系統(tǒng)54-55
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析55-57
• 5.4.1 客觀指標(biāo)分析55-57
• 5.4.2 主觀評(píng)價(jià)57
• 5.5 本章小結(jié)57-59
• 第6章 總結(jié)和展望59-63
• 6.1 全文總結(jié)59-60
• 6.2 未來展望60-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-69
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的其他研究成果69

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 金民鎖,劉紅祥,王佐;基于隱馬爾科夫模型的瀏覽路徑預(yù)測(cè)[J];黑龍江科技學(xué)院學(xué)報(bào);2005年03期

2 劉芳,劉文學(xué),焦李成;基于復(fù)小波鄰域隱馬爾科夫模型的圖像去噪[J];電子學(xué)報(bào);2005年07期

3 劉向華;對(duì)隱馬爾科夫模型中動(dòng)態(tài)編程的探討[J];電腦學(xué)習(xí);2005年06期

4 郭興吉;;隱馬爾科夫模型在音頻波形識(shí)別中的應(yīng)用研究[J];福建電腦;2007年03期

5 馬寶山;朱義勝;;基于隱馬爾科夫模型的基因預(yù)測(cè)算法[J];大連海事大學(xué)學(xué)報(bào);2008年04期

6 章棟兵;姚寒冰;顏昕;;基于隱馬爾科夫模型的語義傾向性研究[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2010年17期

7 余龍華;王宏;鐘洪聲;;基于隱馬爾科夫模型的人臉識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2012年02期

8 劉青,嚴(yán)向東;基于隱馬爾科夫模型的基因識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2003年24期

9 李珩;楊峰;朱靖波;姚天順;;基于增益的隱馬爾科夫模型的文本組塊分析[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2004年02期

10 孫秀娟;金民鎖;陳孝國(guó);;基于隱馬爾科夫模型的瀏覽興趣預(yù)測(cè)[J];科技導(dǎo)報(bào);2009年18期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 肖鏡輝;劉秉權(quán);;一種非時(shí)齊的隱馬爾科夫模型及其在音字轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用[A];全國(guó)第八屆計(jì)算語言學(xué)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（JSCL-2005）論文集[C];2005年

2 劉文壯;李均利;;一種基于隱馬爾科夫模型的脫機(jī)手寫漢字識(shí)別方法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

3 彭子平;張嚴(yán)虎;潘露露;;隱馬爾科夫模型原理及其重要應(yīng)用[A];2008'中國(guó)信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（一）[C];2008年

4 王宏生;孫美玲;李家峰;;隱馬爾科夫模型在構(gòu)建語言模型中的應(yīng)用[A];創(chuàng)新沈陽文集（A）[C];2009年

5 張勁松;戴蓓倩;郁正慶;王長(zhǎng)富;;漢語識(shí)別中隱馬爾科夫模型初始化的研究[A];第二屆全國(guó)人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1992年

6 劉杰;梁曉輝;;基于Fused隱馬爾科夫模型的人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別[A];第八屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2012)論文集CHCI[C];2012年

7 林晨;金蓓弘;龍震岳;陳海彪;;上下文感知的分布式事件分發(fā)研究[A];第18屆全國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2009）、第5屆全國(guó)人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2009）、第5屆全國(guó)普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2009）論文集[C];2009年

8 楊s，

本文編號(hào)：1102397