基于DPP的自动音符切分识别研究  

The study of automatic notes segmentation and recognition based on DPP

作　　者：张世超[1] 陈琦[1] 吕杰[1] 

机构地区：[1]天津大学电子信息工程学院,天津300072

出　　处：《电子产品世界》2016年第5期28-30,共3页Electronic Engineering & Product World

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:61101225)

摘　　要：基于内容的音乐分析是计算机音乐智能处理领域的重要分支,其中音符的分割和识别是关键技术之一。本文首先根据音级轮廓特征(PCP),对音乐进行特征提取,将帧集通过行列式点过程(DPP)进行建模,最后根据最大后验概率估计(MAP)选出帧子集,从而实现音符的分割。DPP将复杂的概率计算转换为简单的行列式计算,减少了计算量。在钢琴音乐片段多音符的的识别中,得到了67.3%的正确率,解决了多音符的切分识别难题。

关 键 词：音符切分 PCP 行列式点过程 子集选择 MAP 

分 类 号：TN912.3[电子电信—通信与信息系统]