基于人工神经网络的音乐和弦实时感知
和弦的识别是音乐调式分析以及自动标注的基础,也对于音乐结构分析及旋律分析等任务有重要的作用,也因此成为音乐信息检索(MIR)领域的热点之一。本文根据音乐认知心理学原理,提出一种基于人工神经网络(ANN)的和弦实时感知方法:首先,我们利用常数Q变换(CQT)对音乐信号进行时频变换,并在所得到的CQT谱上进行音符起始点检测以及音高校准,之后定义了一种全新的音级分布矩阵(PCDM)特征,最后利用ANN作为人脑认知过程的模拟并通过半监督学习方法对和弦进行感知。在多种风格音乐上进行的初步实验表明,所提出的方法以可以接受的计算时间消耗取得相当不错的识别率,是一种很具潜力的方法。
和弦识别 音级分布矩阵 CQT谱 半监督学习 人工神经网络 音乐信息检索
孙佳音 李海峰 雷理
哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨 150001
国内会议
乌鲁木齐
中文
11-17
2009-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)