發(fā)布時間：2019-05-16 04:33

【摘要】：音頻信號的識別是實現(xiàn)計算機(jī)自動譜曲的基礎(chǔ),在音樂的創(chuàng)作中有很重要的實用價值。本文通過對采集的音頻信號進(jìn)行時域分析和頻域分析,實現(xiàn)音頻信號端點檢測和音符識別。首先,運用短時能量和短時過零率兩個時域特征對音頻信號進(jìn)行端點檢測和單音符分割;其次,通過頻域分析,運用小波分解和Gabor變換對分割出的單音信號進(jìn)行時-頻轉(zhuǎn)換,去除泛音干擾分量,識別單音信號對應(yīng)的基音頻率;最后,將識別出的基音頻率匹配到對應(yīng)的樂音音符。實驗結(jié)果表明,該方法識別準(zhǔn)確率較高,誤差較小。
[Abstract]:The recognition of audio signal is the basis of automatic music spectrum by computer, and it has very important practical value in music creation. In this paper, the end point detection and note recognition of audio signal are realized by analyzing the collected audio signal in time domain and frequency domain. Firstly, two time-domain features of short-time energy and short-time zero-crossing rate are used to detect the end point of audio signal and segment the single note. Secondly, through frequency domain analysis, wavelet decomposition and Gabor transform are used to convert the time-frequency of the segmented monophonic signal, which removes the overtone interference component and recognizes the pitch frequency of the monophonic signal. Finally, the identified pitch frequency is matched to the corresponding music note. The experimental results show that the recognition accuracy of this method is high and the error is small.
【作者單位】： 龍巖學(xué)院信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(61379089) 龍巖學(xué)院百名青年教師攀登項目(LQ2015031);龍巖學(xué)院協(xié)同創(chuàng)新項目(張凌)
【分類號】：TN912.34

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5 沙永濤;鮑長春;賈懋s

本文編號：2478021