本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歌唱藝術(shù)嗓音客觀評價

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【摘要】： 藝術(shù)嗓音是職業(yè)用嗓者的藝術(shù)生命,在選拔與培養(yǎng)藝術(shù)表演人才的過程中,對嗓音的評價甚至占了非常重要的位置。因此對藝術(shù)嗓音恰如其分的評價是至關(guān)重要的。利用微型計算機和聲學(xué)知識原理對藝術(shù)嗓音信號進行分析與評價,是一種評估發(fā)音的有效方法,具有無侵入性、數(shù)字化、形象化、科學(xué)化等優(yōu)點。 錄制廣西師范大學(xué)19名無喉病、無上呼吸道感染的聲樂專業(yè)青年大學(xué)生專業(yè)訓(xùn)練歌聲信號,利用語音分析技術(shù)提取歌聲聲學(xué)參數(shù)第一共振峰、第三共振峰、基頻、音域、基頻微擾、第一共振峰微擾、第三共振峰微擾、平均能量。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法客觀評價歌聲質(zhì)量,并與資深聲樂專業(yè)教師的主觀評價進行比較。探討客觀評價歌唱藝術(shù)嗓音的更優(yōu)方法。期望找到各聲學(xué)參數(shù)的變化規(guī)律及其對評價的量化影響。 結(jié)果: 1號歌唱者E、F、G三種調(diào)試的第一共振峰均接近450HZ,第三共振峰均接近2500HZ,音域在三個半八度左右;歌唱者第三共振峰普遍分布于2400HZ-3200HZ之間;15號歌唱者G調(diào)的第一共振峰接近450HZ,第三共振峰接近2400HZ;1號歌唱者對每種調(diào)試的聲學(xué)參數(shù)都能穩(wěn)定的把握,其他歌手對每種調(diào)試把握的穩(wěn)定度由大到小依次為F、E、G調(diào);小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層2個神經(jīng)元,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層27個神經(jīng)元;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與資深聲樂專家的主觀評價基本一致,前者評價E、G調(diào)的平均誤差分別為2.51%、3.86%,后者評價E、G調(diào)的平均誤差分別為2.59%、4.14%;第三共振峰、第一共振峰、音域、基頻、平均能量、第三共振峰微擾、第一共振峰微擾、基頻微擾影響評價 結(jié)果的權(quán)值分別為60.58、55.764、45.434、42.249、33.642、14.215、10.372、6.6258;音域正向影響評價結(jié)果;第一共振峰負向影響評價結(jié)果,第三共振峰負向影響評價結(jié)果。結(jié)論:主客觀評價分數(shù)最高的1號歌唱者聲學(xué)參數(shù)呈現(xiàn)規(guī)律的變化;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法利用評價參數(shù)能正確客觀的評價歌聲質(zhì)量,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法評價精度更高;聲學(xué)參數(shù)對評價結(jié)果影響大小的排序為:第三共振峰、第一共振峰、音域、基頻、平均能量、第三共振峰微擾、第一共振峰微擾、基頻微擾;有助于科學(xué)地指導(dǎo)、選拔和訓(xùn)練藝術(shù)嗓音人才。
【關(guān)鍵詞】：藝術(shù)嗓音 聲學(xué)參數(shù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法 客觀評價
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：O424;J616
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究目的與意義9
• 1.2 藝術(shù)嗓音客觀評價研究進展9-12
• 1.2.1 嗓音聲學(xué)參數(shù)檢測、分析9-12
• 1.2.2 藝術(shù)嗓音客觀評價的研究進展12
• 1.3 論文主要內(nèi)容及思路12-15
• 1.3.1 主要內(nèi)容12-13
• 1.3.2 思路13-15
• 第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述15-24
• 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的定義和結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的定義15-16
• 2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)16
• 2.2 前饋型BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)16-20
• 2.2.1 BP 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)16-17
• 2.2.2 BP 網(wǎng)絡(luò)的特點17-18
• 2.2.3 BP 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法18-19
• 2.2.4 BP 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計19-20
• 2.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20-24
• 2.3.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)20-21
• 2.3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法21-22
• 2.3.3 小波函數(shù)的選擇22-23
• 2.3.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點23-24
• 第三章 歌唱藝術(shù)嗓音主觀評價24-28
• 3.1 對象與資料24
• 3.2 主觀評價方法24-25
• 3.3 主觀評價結(jié)果25-28
• 第四章 歌唱藝術(shù)嗓音聲學(xué)參數(shù)選擇、提取、分析28-38
• 4.1 聲學(xué)參數(shù)選擇28-29
• 4.2 提取方法29-31
• 4.3 實驗31-32
• 4.4 聲學(xué)參數(shù)變化規(guī)律分析32-36
• 4.5 章小結(jié)36-38
• 第五章 歌唱藝術(shù)嗓音客觀評價38-49
• 5.1 歌唱藝術(shù)嗓音客觀評價方法分類38-39
• 5.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)客觀評價體系39-41
• 5.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)客觀評價體系的建立39-41
• 5.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練41
• 5.2.3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的客觀評價41
• 5.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)客觀評價體系41-45
• 5.3.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立42-44
• 5.3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練44
• 5.3.3 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歌聲客觀評價44-45
• 5.4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價方法的比較45-46
• 5.4.1 理論分析45
• 5.4.2 實驗結(jié)果比較45-46
• 5.4.3 分析與討論46
• 5.5 聲學(xué)參數(shù)對客觀評價結(jié)果的影響分析46-48
• 5.6 章小結(jié)48-49
• 第六章 總結(jié)與展望49-51
• 6.1 總結(jié)49-50
• 6.2 展望50-51
• 參考文獻51-55
• 致謝55-56

【引證文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 苗雨;;基于人工智能技術(shù)的歌唱發(fā)音質(zhì)量客觀評價研究綜述[J];音樂探索;2012年03期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張志元;聲樂演唱中的錯覺研究[D];湖南師范大學(xué);2010年

2 嚴登凱;聲樂中音色與腔體的關(guān)系研究[D];中央民族大學(xué);2010年

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本文編號：560783