基于音程统计法和改进BP神经网络的MIDI音乐主旋律识别算法
MIDI(Music Instrument Digital Interface)文件是一种描述语言,存放着各音轨所使用的乐器和播放内容.MIDI音乐播放器通过解释各种MIDI时间播放声音.MIDI技术的产生与发展,迅速渗透到音乐生活的各个领域,电影音乐制作、动画配乐、手机铃声、游戏音乐、原创编曲无疑离不开MIDI技术,在无形中,正逐渐颠覆着传统音乐的制作模式.同时MIDI广泛应用于基于内容的音乐检索,音乐驱动的运动编辑，音乐喷泉,娱乐机器人和基于音乐特征的舞美控制中.由于音乐中的主旋律是音乐的主体内容,在基于MIDI的计算机应用研究和音乐产品工业化应用实践中,主旋律的自动提取是其中的前提性工作. 对于单轨MIDI音乐,不需要进行主旋律提取,但是对于多音轨MIDI音乐,主旋律存在于某一个音轨中,必须进行识别工作.对于具有伴奏的多声部音乐,一般人都能区别出主旋律和伴奏部分.因此,识别主旋律是人们认知复杂音乐的基础,但计算机对主旋律的识别要比人耳迟钝得多.本文研究主音轨与伴奏音轨的音程特征及基于音程统计法和改进BP神经网络的MIDI音乐主旋律识别算法。
音程统计法 改进BP神经网络 MIDI技术 音乐主旋律识别 音乐驱动
朱斌 刘涛 孙守迁
浙江树人大学信息科技学院,杭州,310015 浙江大学计算机学院,杭州,310027
国内会议
第六届中国Rough集与软计算学术研讨会(CRSSC”2006)
浙江金华
中文
196-198,221
2006-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）