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基于人工神经网络的音乐和弦感知

孙佳音  李海峰  雷理  
【摘要】:和弦的感知是音乐自动标注的基础,对于音乐结构分析及旋律分析等任务有重要的作用,因此成为音乐信息检索(M IR)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,并在所得到的谱上实施音符起始点检测、音高校准及基频分析等技术以增强系统的鲁棒性,之后定义了一种全新的音级分布矩阵(PCDM)特征,最后利用ANN模拟人脑认知过程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接近60%的识别率,与本领域先进方法的效果不相上下。

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