钢琴踏板动作与技巧的测量、识别与可视化研究  

Measurement, Recognition, and Visualization of Piano Pedaling Gestures and Techniques

作　　者：   康啸(译)[2] Liang Beici;Gyorgy Fazekas;Mark Sandler;Kang Xiao

机构地区：[1]伦敦玛丽皇后大学 [2]中国音乐学院

出　　处：《音乐研究》2020年第3期112-123,共12页Music Research

基　　金：伦敦玛丽皇后大学媒体和艺术技术博士培训中心EPSRC Grant EP/L019981/1“融合音频和语义技术用于智能音乐生产和消费(FAST-IMPACt)”;欧洲委员会H2020研究和项目Audio Commons(688382)的资助;中国留学基金委资助.

摘　　要：本文从测量、识别和可视化的角度,研究钢琴延音踏板上的动作和技巧。踏板动作能够通过专业测量系统捕获,其中传感器数据可以实时捕获,在正常演奏条件下与钢琴声音一起被记录下来。使用传感器数据从系统中识别两方面独立的任务:踏板的起落和技术分类。踏板技术中,每一次落起时间采用信号处理算法进行计算。提取踏板运动的特征,采用机器学习方法(machine learning methods),对踏板技术进行分类。我们比较了支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)两种方式得到的不同数据。我们的系统达到了很高的精度,F1各项技术得分均在0.7分以上,平均0.9分以上。识别结果可以通过新型踏板记谱法展现,也可以使用音频为基础的可视化乐谱应用程序得以呈现。

关 键 词：钢琴踏板技巧 测量 识别 可视化研究 

分 类 号：J624.1[艺术—音乐]