發(fā)布時間：2017-08-23 17:34

  本文關(guān)鍵詞：基于極限學(xué)習(xí)機(jī)和深度信念網(wǎng)的單音識別

  更多相關(guān)文章： CQT 極限學(xué)習(xí)機(jī) DBN 鋼琴 單音識別

【摘要】：音樂信號處理是信號處理領(lǐng)域中的重要組成部分.音樂信號是一種特殊的準(zhǔn)周期信號,與語音信號比較,音樂信號的音色的內(nèi)容更為豐富,頻譜的范圍更為寬廣,頻率的構(gòu)成更為復(fù)雜,時域的節(jié)奏特征也更為明顯.本文研究的音樂識別就是把音樂理論同計算機(jī)多媒體技術(shù)、信號處理以及模式識別的相關(guān)知識理論知識和技術(shù)相結(jié)合,用計算機(jī)對鋼琴的88個單音進(jìn)行識別.論文首先介紹了計算機(jī)音樂的發(fā)展情況,基本樂理以及音樂信號的特性;其次介紹了一種把音樂信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域的轉(zhuǎn)換工具CQT的知識理論和為了降低計算復(fù)雜度而改進(jìn)的CQT的頻域快速算法,以及改進(jìn)的CQT快速算法;然后為了識別鋼琴的單音信號,介紹了單隱藏層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些基礎(chǔ)理論知識和一種新型的單隱藏層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即極限學(xué)習(xí)機(jī)的理論基礎(chǔ)以及算法;最后介紹了RBM網(wǎng)絡(luò)和多個RBM堆疊而成的DBN網(wǎng)絡(luò)以及兩種分類器的理論知識,并把它們應(yīng)用到鋼琴的單音識別中.本文通過采用CQT對鋼琴的88個.wav格式的單音信號進(jìn)行特征提取,把提取出的特征和它們的label作為極限學(xué)習(xí)機(jī)和DBN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集,通過極限學(xué)習(xí)機(jī)和DBN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí),最后再應(yīng)用這兩種方法對鋼琴的88個單音進(jìn)行識別.極限學(xué)習(xí)機(jī)的方法有較好的正確率92.81%.說明極限學(xué)習(xí)機(jī)這種方法對單音識別是有效的.
【關(guān)鍵詞】：CQT 極限學(xué)習(xí)機(jī) DBN 鋼琴 單音識別
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.34
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-11
• 2 基本樂理11-15
• 2.1 基本概念11-12
• 2.2 樂音的音樂特性12-13
• 2.3 樂音的物理特性13-15
• 3 Constant Q Transform簡介15-21
• 3.1 Constant Q Transform定義15-18
• 3.2 CQT的快速計算算法18-21
• 3.2.1 CQT的頻域快速算法18-19
• 3.2.2 改進(jìn)的CQT快速算法19-21
• 4 極限學(xué)習(xí)機(jī)21-30
• 4.1 單隱藏層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21-26
• 4.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)26-30
• 5 深度學(xué)習(xí)30-40
• 5.1 限制波爾茲曼機(jī)30-34
• 5.1.1 限制波爾茲曼機(jī)的能量模型31-32
• 5.1.2 限制波爾茲曼機(jī)的目標(biāo)函數(shù)32-33
• 5.1.3 限制波爾茲曼機(jī)的求解過程33-34
• 5.2 DBN34-36
• 5.2.1 典型DBN結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練34-36
• 5.2.2 經(jīng)典的DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練36
• 5.3 分類器36-40
• 5.3.1 logistic回歸36-37
• 5.3.2 softmax回歸37-40
• 6 數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)40-42
• 7 小結(jié)與展望42-43
• 參考文獻(xiàn)43-45
• 致謝45

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本文編號：726376