樂音信號的多基頻估計.pdf

1、樂音信號的多基頻估計(MultipePitchEstimation，MPE)是音頻信息檢索(MusicInformationRetrieval，MIR)領域中的重點和難點。多基頻估計的主要任務是估計出精確的基頻頻率值和個數(shù)。本文的研究在一定程度上平衡了計算復雜度低與準確率高之間的矛盾關系。本文的主要研究內容和創(chuàng)新點如下:
　　(1)本文對經典的樂音信號多基頻估計算法進行全面總結，并發(fā)現(xiàn)迭代譜減算法和聯(lián)合估計算法性能比較突出。本文還

2、系統(tǒng)地分析了多基頻估計中三個關鍵問題的物理原因和解決方法。三個關鍵問題包括諧波丟失、諧波重疊以及不諧和性。另外，本文利用兩類全面的評價準則來評價算法的性能。
　　(2)本文采用諧波乘積譜來求解樂音信號多基頻估計的候選基頻集，并針對諧波重疊和八度錯誤的問題，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]所對應的次頻和倍頻錯誤。結合基頻候選、諧波重

3、置和八度校正模塊以及預處理和后處理模塊，本文提出基于諧波重置和八度校正的單幀信號的多基頻估計方法。利用諧波乘積譜求解候選基頻集，極大程度地降低計算了復雜度，諧波重置和八度校正顯著提高了準確率。從而實現(xiàn)了計算復雜度低和準確率高的平衡。
　　(3)本文提出了利用原位和弦與轉位和弦中音符間音程關系的和弦識別器來優(yōu)化候選基頻集。基于和弦識別器和隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)，提出了針對多幀信號的多基頻估計方法

4、。針對27.5～4186.0Hz范圍內的88個標準音符，對每個音符都建模成兩狀態(tài)的隱馬爾可夫模型。雖然引入HMM和維特比算法導致計算復雜度略有提高，但該模型與和弦識別器的配合使用，合理地強調了音符的時間連續(xù)性，且該算法的準確率比單幀信號方法有所提高。
　　實驗結果表明，本文提出的基于單幀信號的多基頻估計方法在音符隨機組合及樂曲片段中均以較低復雜度獲得較高的準確率?；诙鄮盘柕亩嗷l估計方法在兩類試驗材料中也都獲得了較高的準確率。