為了解決傳統(tǒng)電子音樂(lè)類(lèi)型分類(lèi)方法檢測(cè)準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題,提出一種多噪聲背景的電子音樂(lè)類(lèi)型分類(lèi)方法。首先,降噪處理噪聲環(huán)境下的電子音樂(lè),得到含有噪聲的電子音樂(lè)頻譜,利用感知小波包變換提取噪聲的特征,采樣噪聲的特征值并計(jì)算噪聲的短時(shí)能量,得到電子音樂(lè)降噪表達(dá)式,計(jì)算頻譜的二階矩,得到不含噪聲的電子音樂(lè)短時(shí)能量特征;然后,使用短時(shí)傅里葉變換計(jì)算得到每幀中所有電子音樂(lè)點(diǎn)的倒譜系數(shù),利用倒譜系數(shù)得到計(jì)算電子音樂(lè)類(lèi)型的二維矩陣,通過(guò)小波變換將噪聲處理表達(dá)式與計(jì)算電子音樂(lè)類(lèi)型的二維矩陣,處理為最終的噪聲環(huán)境下的電子音樂(lè)類(lèi)型檢測(cè)表達(dá)式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與兩種傳統(tǒng)噪聲環(huán)境下的電子音樂(lè)類(lèi)型分類(lèi)方法相比,多噪聲背景的電子音樂(lè)類(lèi)型分類(lèi)方法檢測(cè)準(zhǔn)確率更高,更適合在噪聲環(huán)境下檢測(cè)電子音樂(lè)類(lèi)型。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(21)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

含有噪聲的電子音樂(lè)頻譜

得到采樣點(diǎn)的短時(shí)能量幅度變化如圖2所示。由圖2可知，每個(gè)采樣點(diǎn)的短時(shí)能量En值不同，一般來(lái)講，噪聲摻雜多的電子音樂(lè)短時(shí)能量值要比含有噪聲種類(lèi)少的電子音樂(lè)短時(shí)能量的值小[7]。含有噪聲的電子音樂(lè)頻譜中頻帶之間的變化平緩，定義采樣的噪聲頻帶中的信號(hào)矢量Xf (m)為：Xf (m)={Xf (m,1),Xf (m,2),…,Xf (m,N)}，平滑處理得到X?f(m)={X?f (m,1),X?f (m,2),…,Xf?(m,N)}，取平滑處理得到公式的對(duì)數(shù)為：

頻譜方差可以描述電子音樂(lè)類(lèi)型頻譜信號(hào)分布的對(duì)稱(chēng)程度，當(dāng)sp為零時(shí)，此時(shí)的電子音樂(lè)頻譜是對(duì)稱(chēng)的，符合多種類(lèi)型電子音樂(lè)的頻譜特征[9]。所以，此公式可以概括大部分電子音樂(lè)類(lèi)型特征。然后以此頻譜特征計(jì)算公式為基礎(chǔ)，計(jì)算對(duì)稱(chēng)頻譜內(nèi)的每種電子音樂(lè)類(lèi)型的短時(shí)能量特征sk，繪制電子音樂(lè)類(lèi)型短時(shí)能量的頻譜如圖3所示。分兩部分處理圖3的短時(shí)能量頻譜，分別對(duì)每個(gè)部分的電子音樂(lè)短時(shí)特征加漢明窗處理，使用短時(shí)傅里葉變換，計(jì)算得到每部分中所有電子音樂(lè)點(diǎn)的倒譜系數(shù)G為：

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3272903