基于內(nèi)容的鋼琴音樂檢索研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，人們已經(jīng)能夠方便地接觸到越來越多的音樂，隨之而來的問題是如何在這浩瀚的音樂中快速找到自己需要的音樂。因此，對音樂檢索的研究就變得尤為重要，它也逐漸受到人們的廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)的音樂檢索都是針對哼唱那樣的單聲道音樂，對鋼琴這樣的復(fù)調(diào)音樂檢索研究則相對較少。但是，隨著人們生活水平的提高，越來越多的人特別是兒童對學(xué)習鋼琴產(chǎn)生了濃厚的興趣，并且鋼琴是音域最為廣泛的樂器。所以，研究基于內(nèi)容的鋼琴音樂檢索對于人們的生

2、活娛樂和復(fù)調(diào)音樂檢索研究都有很重要的意義。
　　 基于內(nèi)容的鋼琴音樂檢索研究主要包含樂曲特征庫的建立、特征提取、檢索匹配及相似度計算等幾個方面，就此有以下研究工作：
　　 1、樂曲特征庫的建立。通過讀取MIDI格式音樂文件，建立標準音高曲庫，為了提高檢索速度，在標準音高曲庫的基礎(chǔ)上引入N-grams索引算法，建立以高音為關(guān)鍵詞的特征索引庫。
　　 2、分析onset點檢測中關(guān)于峰值提取的自適應(yīng)門限算法，發(fā)現(xiàn)基于中

3、值濾波的自適應(yīng)門限具有不穩(wěn)定性。通過對基于均值濾波的門限特性分析，研究中值濾波和均值濾波結(jié)合的方法，使自適應(yīng)門限比原來更為平滑，具有更高的穩(wěn)定性。并且進行了這兩種門限情況下onset點檢測結(jié)果的對比實驗，結(jié)果表明改進后的算法能取到更好的效果。
　　 3、針對現(xiàn)有音高估計算法無法準確提取鋼琴音樂音高的情況，通過對諧波峰值法的分析，給出以提取候選音高序列來代替提取準確音高。每個候選音高序列的中的音高按照其頻域幅度大小依次排序，根據(jù)音