【摘要】：多基頻提取是指提取多音音樂中的基頻。多音音樂是指同一時刻有多個音源的音樂[1]。如果多音音樂的音源是人聲音樂和其它樂器音樂的混合音樂,提取人聲音樂的旋律,即人聲音樂的基頻輪廓曲線,稱之為主旋律提取(Melody Extraction)。如果多音音樂的音源是同一個樂器的不同琴弦或按鍵發(fā)出的,需要將這樣的多音音樂自動轉(zhuǎn)化成曲譜,稱之為自動音符轉(zhuǎn)寫(Music Transcription)。本論文以主旋律提取和自動音符轉(zhuǎn)寫這兩個實際應(yīng)用來研究多基頻提取。主要工作包括:1、提出了基于深度諧波網(wǎng)絡(luò)(DHNN)的主旋律提取算法。針對多音音樂復(fù)雜的諧波特性,利用了分諧波疊加的思想[2],將主旋律提取看作是一個多分類問題,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),借鑒了 Sangeun Kum的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[3][4],提出了深度諧波網(wǎng)絡(luò)DHNN。本論文通過改變原始頻譜的結(jié)構(gòu)信息,只將與候選基頻相關(guān)的對應(yīng)頻率點及其諧波相關(guān)特征輸入網(wǎng)絡(luò),賦予DHNN諧波結(jié)構(gòu)的先驗信息,相當(dāng)于在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了諧波特性的先驗信息。本論文實現(xiàn)了 LSTM和Resnet兩種方式的深度諧波網(wǎng)絡(luò)。以MIREX-1K數(shù)據(jù)集的80%數(shù)據(jù)做訓(xùn)練,剩下20%做測試,同時將訓(xùn)練的模型在mirex05數(shù)據(jù)集上做遷移測試,在關(guān)鍵指標(biāo)overall accuracy上達(dá)到了 state-of-the-art的結(jié)果,比Dressler的結(jié)果提升了 4個百分點。2、提出了改進的DHNN音符轉(zhuǎn)寫算法。自動音符轉(zhuǎn)寫(AMT)的主要任務(wù)是將樂器彈奏的音樂自動轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的音符,AMT分為多基頻提取(Multi-pitch Extraction)和Note Tracking兩個部分[5]。因為同一時刻可能存在多個音符,因此本論文將AMT的多基頻提取看作是一個多標(biāo)簽分類問題,每一時刻最多存在88個音符,每個音符都分別建立一個二分類網(wǎng)絡(luò)。因為頻移不變性,相鄰音符的諧波網(wǎng)絡(luò)共享網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。與主旋律提取類似,引入深度諧波網(wǎng)絡(luò)(DHNN),賦予了深度網(wǎng)絡(luò)的諧波特性處理多音音樂復(fù)雜的諧波結(jié)構(gòu)。考慮到音頻頻譜的兩個維度表示的意義不一樣,DHNN用一種特殊的一維卷積highway network去實現(xiàn),而不是更常用的二維卷積。同時引入attention機制去提取有用的關(guān)鍵幀,并且引入競爭網(wǎng)絡(luò)機制解決八度錯誤。實驗表明,多基頻提取的輸出結(jié)果基于幀判決在MAPS數(shù)據(jù)庫上得到的F-measure值達(dá)到了 0.8134,比Siddharth(state of the art)的結(jié)果高出了 10%[6]。借鑒了輪廓線算法[7],提出了一種啟發(fā)式的Note Tracking輪廓線提取算法,得到的F-measure值為0.6970。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN912.3;TP181
【圖文】：

１）基于頻譜篩除的音符轉(zhuǎn)寫方法逡逑２００３年，Ｋｌａｐｕｒｉ采用頻譜迭代刪除的方法［２１１。頻譜篩除算法整個系統(tǒng)如逡逑圖１．邋１所示。整個系統(tǒng)的算法核心是從多音音樂中不斷迭代估計、篩除主導(dǎo)基頻逡逑Ｚ７。。主導(dǎo)基頻廠０估計是指從包含噪聲、諧波的多音音樂中提取出主導(dǎo)聲音的基逡逑頻。Ｋｌａｐｕｒｉ認(rèn)為不同激勵源產(chǎn)生的聲音的基頻、諧波、噪聲組成了原始的音樂逡逑信號。首先，對信號進行白化處理，目的是盡可能減少噪聲帶來的影響。逡逑，邐估計混合音的［邐邐逡逑邐邋｜數(shù)量并迭＃X杠3?音樂信號逡逑ＺＥＩ邋！邋１邋，邋邐邋！邋Ｉ逡逑預(yù)＆理一？主導(dǎo)基頻估計一？頻譜濾波檢測—去｜麥霉栻頻逡逑存儲基頻逡逑圖１．１頻譜迭代篩除方法逡逑４逡逑

圖２．邋１頻率幅度分布圖逡逑２．邋１．２音樂的頻率特性與度量方法逡逑當(dāng)看一幅圖像的時候，像素點再高清，可能人眼也沒有辦法再進行分辨。人逡逑眼有分辨率，同樣人的耳朵也是有分辨率的。人耳的耳蝸結(jié)構(gòu)注定了人耳是不可逡逑能區(qū)分開任意兩個頻率點的。當(dāng)兩個頻率點距離相近到一定距離的時候，是沒有逡逑辦法進行分辨的。而且人耳對于頻率的感知是分線性的，是一種對數(shù)感知。人耳逡逑對于低頻分辨率更高，對于高頻的分辨率更低�；谶@種特性，韻律學(xué)家發(fā)明了逡逑很多律法，其中最著名的，國際公認(rèn)的律法是十二平均律。逡逑十二平均律認(rèn)為，耳能聽到的頻率范圍很廣，但是一個音的頻率為另一個音逡逑的頻率的二倍時，聽起來像是同一個音（調(diào)提高了），每提高一個倍頻程都有重逡逑復(fù)的感覺［３８］。所以只要把一個倍頻程內(nèi)的音排列好了，就等于把所有的音都排逡逑列好了。人們?yōu)榱舜_定樂音中各個音的絕對音高，人們創(chuàng)造了十二平均律，對于逡逑每個音的音高進行定義。將一個八度平均分成十二等份，每等分稱為半音，本文，逡逑也采用此種定律法來確定音高。當(dāng)頻率增加一倍是提升一個八度，所以前后兩個逡逑：逡逑

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本文編號：2723733