基于MFCC和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樂音主頻識(shí)別研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科技對(duì)語音識(shí)別技術(shù)的研究推進(jìn)，樂音識(shí)別技術(shù)開始引起人們的關(guān)注，成為業(yè)界的研究熱點(diǎn)，但其發(fā)展一直處于滯后狀態(tài)，目前為止，仍然沒有形成一整套樂音識(shí)別體系。本文擬通過計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行樂音的識(shí)別，提出一套完整的樂音識(shí)別路線，完成對(duì)音樂主頻的識(shí)別以及音符的提取，這對(duì)于音樂創(chuàng)作和欣賞領(lǐng)域有著重要的指導(dǎo)意義。
　　 本文以鋼琴音作為研究對(duì)象，提出了一種基于MFCC特征參數(shù)提取算法和以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為匹配模型的新的主頻識(shí)別方法。按照樂音識(shí)

2、別的研究步驟，本文首先對(duì)于樂音的基本物理特性進(jìn)行了簡(jiǎn)單的闡述，為后續(xù)理解樂音識(shí)別打下一定的感性基礎(chǔ);
　　 其次，介紹了樂音識(shí)別預(yù)處理方面的基本算法，包括噪聲消除、端點(diǎn)檢測(cè)以及單音符分割等，這段算法對(duì)后續(xù)的樂音識(shí)別算法以及系統(tǒng)的識(shí)別率提供了良好的支撐;
　　 此外，考慮到樂音信號(hào)具有非線性的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的樂音識(shí)別方法不能很好的滿足主頻的精確識(shí)別，提出了MFCC特征參數(shù)提取算法，其提取參數(shù)可以很好的替代樂音，提高了樂音的識(shí)別