視唱是指視唱者看到樂譜時,將樂譜中的音符轉(zhuǎn)化為相應(yīng)音調(diào)并演唱,對于初學(xué)者通常要求其視唱音符完整、音高準(zhǔn)確。但傳統(tǒng)的視唱教學(xué)評價方法嚴(yán)重依賴人工,無法實現(xiàn)批量化、自動化評判,而現(xiàn)有的自動評價系統(tǒng)大多對樂曲輸出整體的主觀性評價,而缺乏音符級正誤的客觀反饋。因此,研究客觀的、音符級的視唱自動評價系統(tǒng)具有重要意義。現(xiàn)有的視唱自動評價系統(tǒng)通常輸入一段視唱音頻,系統(tǒng)對視唱音頻進行音高、音量、旋律等音頻特征的提取,并與標(biāo)準(zhǔn)音頻進行特征比對,最終輸出視唱評價。本文設(shè)計并實現(xiàn)的視唱自動評價系統(tǒng),輸入為視唱音頻與標(biāo)準(zhǔn)樂譜音符序列,系統(tǒng)將視唱音頻按照音符進行切分獲取視唱音符序列,并將視唱音符序列與標(biāo)準(zhǔn)樂譜的音符序列對齊,并進行音高的逐一比對,最終輸出音符級的正誤評價。本文所提出的系統(tǒng)涉及音符起始點檢測、音高提取及音符序列對齊三個技術(shù)點,論文重點研究了人聲的起始點檢測問題和音符序列的對齊問題,并結(jié)合樣本分析設(shè)計實現(xiàn)了相應(yīng)算法。本文的創(chuàng)新內(nèi)容主要有以下幾方面:（1）針對基于傳統(tǒng)聲學(xué)模型的人聲演唱音符起始點檢測方法準(zhǔn)確率低的問題,設(shè)計了基于CNN的人聲音符起始點檢測模型。該模型在本文自建并公開數(shù)據(jù)集HUST-So... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

人聲的頻譜圖

圖 2-2 CQT 中帶寬與中心頻率的的關(guān)系若 ( )為離散時域信號，則其 CQT 變換為 ( ) ∑ ( ) ( ) ( k(￠) ¤( )(， 是第 個點的中心頻率， 是每個八度的頻率點數(shù)， 是第 個點的窗 成反比，其比值為Q， 是采樣頻率， ( )是長度為 為窗函數(shù)。公式中的 (￠)的復(fù)共軛， ( )也被稱為時頻原子。中心頻率 可以被定義為： (， 是最低頻率點的中心頻率。在實際應(yīng)用中， 是非常重要的參數(shù)，它通了時頻分辨率。對應(yīng)的窗長由如下公式給出：

28圖 4-4 一幀音頻的頻譜 4-3 視唱音頻片段頻譜圖所示，圖中黃色代表能量值，顏色越深頭指向基頻及其諧波，可以看到黑框部分的基頻的能量要弱于三的頻譜如圖 4-4 一幀音頻的頻譜所示，其中三次諧波在頻譜中的此使用式中的壓縮因子 h 可以降低高次諧波在置信度計算中的權(quán)以有效抑制倍頻現(xiàn)象，同時消除半頻的影響。本步驟設(shè)置壓縮因 使得諧波次數(shù)與權(quán)重成反比。出置信度后，將所有候選基頻的置信度比較，選取置信度最高的頻

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于權(quán)值分配的音符識別研究[J]. 卞毓偉,郭玲.  計算機與現(xiàn)代化. 2017(03)
[2]基于語句特征的音樂哼唱快速檢索技術(shù)[J]. 王培培,楊曉春,王斌,王曉曄.  東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(03)
[3]基于高頻加權(quán)CQT譜的音符起始點檢測[J]. 林靜,賀前華,李新超,楊繼臣.  計算機工程與設(shè)計. 2015(09)
[4]一種結(jié)合端點檢測可檢錯的DTW樂譜跟隨算法[J]. 吳康妍,李鏘,關(guān)欣.  計算機應(yīng)用與軟件. 2015(03)
[5]基于特征比對的音樂學(xué)唱系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 劉清堂,敖歡歡,李浩.  計算機工程與設(shè)計. 2014(07)
[6]基于音樂內(nèi)容分析的音頻認(rèn)證算法[J]. 汪竹蓉,李偉,朱碧磊,李曉強.  計算機研究與發(fā)展. 2012(01)
[7]幾種音樂識別算法比較[J]. 顧亦然,秦軍,王鎖萍,楊靈.  南京郵電學(xué)院學(xué)報. 1998(02)



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