基于人工神经网络的音乐和弦感知  

ANN based music chord perception

作　　者：孙佳音[1] 李海峰[1] 雷理[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》2009年第S1期1369-1374,1379,共7页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA01Z197);国家自然科学基金资助项目(60772076)

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。As a foundation of automatic music transcription,music chord perception is key to analyzing and understanding the structure in computerized music processing and,thus,is the main task of music information retrieval(MIR) systems.This paper describes a chord perception method for polyphonic music based on music cognition theory and artificial neural networks(ANN).The system first applies the constant Q transform(CQT) to the musical piece to get its spectrum.Then,after pitch tuning,onset detection,and pitch estimation which ensure robustness,a pitch class distribution matrix(PCDM) is generated as the feature of the music.An ANN with semi-supervised learning that simulates the human neural system is introduced to complete the chord perception task.Tests show that recognition rate of this strategy is more than 50% which is similar to other systems for polyphonic music with a reasonable computational load.

关 键 词：和弦感知 音乐信息检索 人工神经网络 常数Q变换(CQT) 音级分布矩阵(PCDM) 半监督学习 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN912.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程]