樂(lè)音信號(hào)的多基頻估計(jì).pdf

1、樂(lè)音信號(hào)的多基頻估計(jì)(MultipePitchEstimation，MPE)是音頻信息檢索(MusicInformationRetrieval，MIR)領(lǐng)域中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。多基頻估計(jì)的主要任務(wù)是估計(jì)出精確的基頻頻率值和個(gè)數(shù)。本文的研究在一定程度上平衡了計(jì)算復(fù)雜度低與準(zhǔn)確率高之間的矛盾關(guān)系。本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)本文對(duì)經(jīng)典的樂(lè)音信號(hào)多基頻估計(jì)算法進(jìn)行全面總結(jié)，并發(fā)現(xiàn)迭代譜減算法和聯(lián)合估計(jì)算法性能比較突出。本文還

2、系統(tǒng)地分析了多基頻估計(jì)中三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題的物理原因和解決方法。三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題包括諧波丟失、諧波重疊以及不諧和性。另外，本文利用兩類(lèi)全面的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則來(lái)評(píng)價(jià)算法的性能。
　　(2)本文采用諧波乘積譜來(lái)求解樂(lè)音信號(hào)多基頻估計(jì)的候選基頻集，并針對(duì)諧波重疊和八度錯(cuò)誤的問(wèn)題，提出諧波重置算法和八度校正算法。諧波重置算法能夠分離多個(gè)音符的重疊諧波。八度校正算法能夠糾正向量[1/4，1/3，1/2,2，3，4]所對(duì)應(yīng)的次頻和倍頻錯(cuò)誤。結(jié)合基頻候選、諧波重

3、置和八度校正模塊以及預(yù)處理和后處理模塊，本文提出基于諧波重置和八度校正的單幀信號(hào)的多基頻估計(jì)方法。利用諧波乘積譜求解候選基頻集，極大程度地降低計(jì)算了復(fù)雜度，諧波重置和八度校正顯著提高了準(zhǔn)確率。從而實(shí)現(xiàn)了計(jì)算復(fù)雜度低和準(zhǔn)確率高的平衡。
　　(3)本文提出了利用原位和弦與轉(zhuǎn)位和弦中音符間音程關(guān)系的和弦識(shí)別器來(lái)優(yōu)化候選基頻集?；诤拖易R(shí)別器和隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)，提出了針對(duì)多幀信號(hào)的多基頻估計(jì)方法

4、。針對(duì)27.5～4186.0Hz范圍內(nèi)的88個(gè)標(biāo)準(zhǔn)音符，對(duì)每個(gè)音符都建模成兩狀態(tài)的隱馬爾可夫模型。雖然引入HMM和維特比算法導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度略有提高，但該模型與和弦識(shí)別器的配合使用，合理地強(qiáng)調(diào)了音符的時(shí)間連續(xù)性，且該算法的準(zhǔn)確率比單幀信號(hào)方法有所提高。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于單幀信號(hào)的多基頻估計(jì)方法在音符隨機(jī)組合及樂(lè)曲片段中均以較低復(fù)雜度獲得較高的準(zhǔn)確率。基于多幀信號(hào)的多基頻估計(jì)方法在兩類(lèi)試驗(yàn)材料中也都獲得了較高的準(zhǔn)確率。