基于最大最小距離法的音樂(lè)節(jié)拍跟蹤算法研究.pdf

1、隨著因特網(wǎng)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，人們可以接觸到大量的在線音樂(lè)數(shù)據(jù)，比如音樂(lè)原聲信號(hào)、歌詞、音樂(lè)曲風(fēng)或者內(nèi)容的分類以及其他網(wǎng)絡(luò)用戶的歌單等等。這種科技的進(jìn)步讓用戶在聽(tīng)音樂(lè)時(shí)有了越來(lái)越多的樂(lè)趣，同時(shí)，也對(duì)數(shù)據(jù)的處理提出了更高的要求，如何讓計(jì)算機(jī)更好地豐富用戶的音樂(lè)體驗(yàn)成為一個(gè)熱門問(wèn)題，也促進(jìn)了音樂(lè)信息檢索領(lǐng)域的深入研究。音樂(lè)信息檢索，是一個(gè)跨學(xué)科的研究領(lǐng)域，涉及到音樂(lè)學(xué)、心理學(xué)、音樂(lè)學(xué)術(shù)研究、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等等。
　　節(jié)拍跟蹤是音

2、樂(lè)信息檢索的基礎(chǔ)問(wèn)題之一。人們會(huì)不自主的跟隨音樂(lè)跺腳或者點(diǎn)頭的過(guò)程稱為節(jié)拍跟蹤，計(jì)算機(jī)的節(jié)拍跟蹤算法正是對(duì)人類這一感知過(guò)程的模擬。過(guò)去的二十多年中，節(jié)拍跟蹤研究領(lǐng)域已有大量深入的研究，也有越來(lái)越多的節(jié)拍跟蹤算法應(yīng)用于實(shí)際生活中。
　　本文在認(rèn)真研究節(jié)拍跟蹤相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合音樂(lè)基本理論與音頻信號(hào)技術(shù)，提出一種基于最大最小距離法的節(jié)拍跟蹤算法，核心為起始節(jié)拍點(diǎn)的確定、BPM特征值提取和有效峰值提取三部分。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于將聚

3、類算法應(yīng)用于節(jié)拍跟蹤研究，將峰值提取問(wèn)題抽象為分類問(wèn)題，從聚類的角度完成節(jié)拍序列的提取。具體研究步驟可概括為以下幾個(gè)方面：
　　首先，對(duì)音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，統(tǒng)一采樣頻率及幅度范圍。提取音樂(lè)信號(hào)的1-2s片段進(jìn)行時(shí)域處理，通過(guò)分析該片段的能量譜變化，確定起始節(jié)拍點(diǎn)。
　　其次，對(duì)音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換得到頻譜，根據(jù)人類聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)的感知特性，對(duì)頻譜幅度進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，通過(guò)半波整流輸出端點(diǎn)強(qiáng)度曲線及其峰值的相位信息。根據(jù)端點(diǎn)強(qiáng)度曲

4、線的自相關(guān)特性提取BPM特征值。
　　最后，根據(jù)音樂(lè)的節(jié)拍和速度的關(guān)系以及周期信號(hào)的性質(zhì)，利用最大最小距離法對(duì)端點(diǎn)強(qiáng)度曲線的峰值點(diǎn)進(jìn)行有效聚類，輸出節(jié)拍序列。
　　本文采用MIREX2006測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將本文的提出算法與MIREX2013節(jié)拍跟蹤比賽中性能較好的算法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于最大最小距離法節(jié)拍跟蹤算法對(duì)于不同曲風(fēng)、不同節(jié)奏類型的音樂(lè)信號(hào)，四項(xiàng)算法評(píng)估指標(biāo)P-Score、Cemgil、CMLc