【摘要】：多基頻提取是指提取多音音樂(lè)中的基頻。多音音樂(lè)是指同一時(shí)刻有多個(gè)音源的音樂(lè)[1]。如果多音音樂(lè)的音源是人聲音樂(lè)和其它樂(lè)器音樂(lè)的混合音樂(lè),提取人聲音樂(lè)的旋律,即人聲音樂(lè)的基頻輪廓曲線,稱之為主旋律提取(Melody Extraction)。如果多音音樂(lè)的音源是同一個(gè)樂(lè)器的不同琴弦或按鍵發(fā)出的,需要將這樣的多音音樂(lè)自動(dòng)轉(zhuǎn)化成曲譜,稱之為自動(dòng)音符轉(zhuǎn)寫(Music Transcription)。本論文以主旋律提取和自動(dòng)音符轉(zhuǎn)寫這兩個(gè)實(shí)際應(yīng)用來(lái)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(duì)多音音樂(lè)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(gè)多分類問(wèn)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(guò)改變?cè)碱l譜的結(jié)構(gòu)信息,只將與候選基頻相關(guān)的對(duì)應(yīng)頻率點(diǎn)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(yàn)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(yàn)信息。本論文實(shí)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(cè)試,同時(shí)將訓(xùn)練的模型在mirex05數(shù)據(jù)集上做遷移測(cè)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(gè)百分點(diǎn)。2、提出了改進(jìn)的DHNN音符轉(zhuǎn)寫算法。自動(dòng)音符轉(zhuǎn)寫(AMT)的主要任務(wù)是將樂(lè)器彈奏的音樂(lè)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的音符,AMT分為多基頻提取(Multi-pitch Extraction)和Note Tracking兩個(gè)部分[5]。因?yàn)橥粫r(shí)刻可能存在多個(gè)音符,因此本論文將AMT的多基頻提取看作是一個(gè)多標(biāo)簽分類問(wèn)題,每一時(shí)刻最多存在88個(gè)音符,每個(gè)音符都分別建立一個(gè)二分類網(wǎng)絡(luò)。因?yàn)轭l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(lè)復(fù)雜的諧波結(jié)構(gòu)�？紤]到音頻頻譜的兩個(gè)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(shí)現(xiàn),而不是更常用的二維卷積。同時(shí)引入attention機(jī)制去提取有用的關(guān)鍵幀,并且引入競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制解決八度錯(cuò)誤。實(shí)驗(yàn)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(kù)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：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(gè)系統(tǒng)如逡逑圖１．邋１所示。整個(gè)系統(tǒng)的算法核心是從多音音樂(lè)中不斷迭代估計(jì)、篩除主導(dǎo)基頻逡逑Ｚ７。。主導(dǎo)基頻廠０估計(jì)是指從包含噪聲、諧波的多音音樂(lè)中提取出主導(dǎo)聲音的基逡逑頻。Ｋｌａｐｕｒｉ認(rèn)為不同激勵(lì)源產(chǎn)生的聲音的基頻、諧波、噪聲組成了原始的音樂(lè)逡逑信號(hào)。首先，對(duì)信號(hào)進(jìn)行白化處理，目的是盡可能減少噪聲帶來(lái)的影響。逡逑，邐估計(jì)混合音的［邐邐逡逑邐邋｜數(shù)量并迭＃X杠3?音樂(lè)信號(hào)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(jì)一？頻譜濾波檢測(cè)—去｜麥霉栻頻逡逑存儲(chǔ)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(lè)的頻率特性與度量方法逡逑當(dāng)看一幅圖像的時(shí)候，像素點(diǎn)再高清，可能人眼也沒(méi)有辦法再進(jìn)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(kāi)任意兩個(gè)頻率點(diǎn)的。當(dāng)兩個(gè)頻率點(diǎn)距離相近到一定距離的時(shí)候，是沒(méi)有逡逑辦法進(jìn)行分辨的。而且人耳對(duì)于頻率的感知是分線性的，是一種對(duì)數(shù)感知。人耳逡逑對(duì)于低頻分辨率更高，對(duì)于高頻的分辨率更低。基于這種特性，韻律學(xué)家發(fā)明了逡逑很多律法，其中最著名的，國(guó)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(tīng)到的頻率范圍很廣，但是一個(gè)音的頻率為另一個(gè)音逡逑的頻率的二倍時(shí)，聽(tīng)起來(lái)像是同一個(gè)音（調(diào)提高了），每提高一個(gè)倍頻程都有重逡逑復(fù)的感覺(jué)［３８］。所以只要把一個(gè)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(lè)音中各個(gè)音的絕對(duì)音高，人們創(chuàng)造了十二平均律，對(duì)于逡逑每個(gè)音的音高進(jìn)行定義。將一個(gè)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(lái)確定音高。當(dāng)頻率增加一倍是提升一個(gè)八度，所以前后兩個(gè)逡逑：逡逑

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 胡浩,胡峰;論國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)跨國(guó)并購(gòu)的控制[J];中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào);2004年09期

2 胡峰;;國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行機(jī)制及其演進(jìn)邏輯[J];科技進(jìn)步與對(duì)策;2007年04期

3 陸軍;童玉芬;黃嘉;;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的貸款競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)及其效應(yīng)[J];國(guó)際金融研究;2017年11期

4 王斌;王文平;陳黎明;;區(qū)域產(chǎn)業(yè)排污競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)證研究——以江蘇省國(guó)有控股企業(yè)為例[J];系統(tǒng)工程;2016年02期

5 魏晗;陳剛;李弼程;張瑞杰;;一種基于自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的車輛識(shí)別方法[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2014年02期

6 楊旭華;周榮升;童長(zhǎng)飛;;競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)中合作策略的研究[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2017年02期

7 岳俊華;李巖;武學(xué)穎;郭立紅;郭永飛;;基于海明和競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字字符自動(dòng)識(shí)別方法研究[J];長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年03期

8 沈秀專;張淑華;謝冰;;基于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)投資模型的同步穩(wěn)定性分析[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2009年03期

9 孫志強(qiáng);張明;;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)仿真;2006年02期

10 太惠玲;謝光忠;蔣亞?wèn)|;;運(yùn)用自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行氣體定性分析的研究[J];中國(guó)工程科學(xué);2006年01期

相關(guān)會(huì)議論文 前2條

1 李紅;趙春宇;劉豹;;一類并行增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)PRCN用于經(jīng)濟(jì)狀態(tài)判別的研究[A];1996中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1996年

2 吳緒亮;;國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)政策的分歧與互動(dòng)[A];中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究與開(kāi)發(fā)促進(jìn)會(huì)2005年會(huì)暨“產(chǎn)業(yè)組織與政府規(guī)制”研討會(huì)論文集[C];2005年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 記者 姚延敏;營(yíng)造誠(chéng)實(shí)守信、公平競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)環(huán)境[N];中國(guó)質(zhì)量報(bào);2018年

2 國(guó)家工商總局反壟斷與反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)執(zhí)法局副局長(zhǎng) 桑林;營(yíng)造公平競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境[N];中國(guó)工商報(bào);2015年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 姚燦中;產(chǎn)業(yè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的建模、仿真與分析[D];華南理工大學(xué);2010年

2 倪玲霖;快遞營(yíng)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)與競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)均衡研究[D];中南大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

1 黃玉志;基于深度學(xué)習(xí)的多基頻提取研究[D];北京郵電大學(xué);2019年

2 傅春花;合作網(wǎng)絡(luò)及合作競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究[D];揚(yáng)州大學(xué);2009年

3 孟e

本文編號(hào)：2723733