發(fā)布時間：2022-07-15 12:17

　　隨著音樂數(shù)據(jù)的增長,基于內(nèi)容的音樂信息檢索已經(jīng)迫在眉睫。在音樂信號中對多種樂器進行分類識別,是音樂信息檢索領(lǐng)域的一個重要研究課題。傳統(tǒng)的樂器識別工作大多針對單音音樂中的樂器識別和復(fù)音音樂中的主要樂器識別。受限于數(shù)據(jù)集和有效的分類特征,復(fù)音音樂中多樂器識別的工作并不多。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中得到了突破性的應(yīng)用,很多工作已經(jīng)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對時頻譜圖的特征進行提取和學(xué)習(xí)。同時,最近幀級數(shù)據(jù)集的發(fā)布,也為多樂器識別問題提供了新的思路。本文通過合成數(shù)據(jù)集來擴展網(wǎng)絡(luò)模型的可用數(shù)據(jù)量,從樂器的樂理知識出發(fā)提取關(guān)鍵特征,構(gòu)建了符合認知邏輯的兩級分類模型,提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂信號多樂器識別方法。本文的主要工作如下:（1）調(diào)研了眾多數(shù)據(jù)集,并引入了三個具有幀級標簽的數(shù)據(jù)集。受其啟發(fā),我們也構(gòu)建了自建數(shù)據(jù)集來增加數(shù)據(jù)規(guī)模。我們從專業(yè)平臺獲取了真實世界演奏的原始音頻和相應(yīng)的MIDI數(shù)字樂譜,選擇基于動態(tài)規(guī)劃的動態(tài)時間規(guī)整算法來把MIDI樂譜上的標簽注釋對齊到原始音頻上。（2）從樂理知識和信號處理的角度出發(fā),以音高特征和常數(shù)Q變換作為網(wǎng)絡(luò)的輸入特征。首先,提取音高特征時,我們使用了人工設(shè)置參數(shù)的濾波... 

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 樂器識別的場景
        1.2.2 樂器識別的方法
        1.2.3 樂器識別的時間精度
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 基礎(chǔ)知識介紹
    2.1 樂器基本知識介紹
        2.1.1 樂器的音高范圍
        2.1.2 樂器的音色
        2.1.3 樂器的分類
        2.1.4 樂器適用的音樂類型
    2.2 數(shù)字音樂的基礎(chǔ)知識
        2.2.1 音頻的屬性
        2.2.2 MIDI文件
    2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識
        2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
        2.3.2 損失函數(shù)
        2.3.3 網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
    2.4 幀級數(shù)據(jù)集
        2.4.1 Bach10 數(shù)據(jù)集
        2.4.2 MedleyDB數(shù)據(jù)集
        2.4.3 MIXING SECRETS數(shù)據(jù)集
    2.5 本章小結(jié)
第三章 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
    3.1 引言
    3.2 樂譜對齊算法
        3.2.1 隱馬爾可夫模型
        3.2.2 動態(tài)時間規(guī)整算法
    3.3 MIDI樂譜對齊原始音頻
        3.3.1 搭建流程
        3.3.2 對齊結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第四章 音高特征與常數(shù)Q變換
    4.1 引言
    4.2 音高特征
        4.2.1 多音高檢測方法綜述
        4.2.2 構(gòu)建音高特征提取模型
        4.2.3 音高特征提取實驗及結(jié)果分析
    4.3 常數(shù)Q變換
        4.3.1 十二平均律與常數(shù)Q變換
        4.3.2 常數(shù)Q變換的快速計算及其改進
        4.3.3 計算常數(shù)Q變換矩陣
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于兩級分類模型的樂器識別研究
    5.1 特征處理
        5.1.1 音高特征矩陣的處理
        5.1.2 常數(shù)Q變換矩陣的處理
    5.2 基準模型
        5.2.1 基準模型的構(gòu)建
        5.2.2 實驗與分析
    5.3 基于注意力網(wǎng)絡(luò)的分類模型
        5.3.1 基于注意力網(wǎng)絡(luò)的分類模型的構(gòu)建
        5.3.2 實驗與分析
    5.4 兩級分類模型
        5.4.1 兩級分類模型的構(gòu)建
        5.4.2 實驗與分析
    5.5 實驗總結(jié)及與現(xiàn)有方法對比
    5.6 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件


【參考文獻】：
期刊論文
[1]音樂信號分析中常數(shù)Q變換的性能研究[J]. 丁志中,戴禮榮.  聲學(xué)技術(shù). 2005(04)



本文編號：3662033