乐器音色特征分析

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1、乐器音色特征分析2乐器音色的频域特征音色主要由频谱特征决定。对音色的描述有谐波谱质心（HarmoniSpetralCentroid）、谐波谱偏差（HarmoniSpetralDeviation）、谐波谱伸展（HarmoniSpetralSpread）、谐波谱波动（HarmoniSpetralVariation）、谱职心（SpetralCentroid）、谱滚降、谐波能量比、谐度、偶次谐波含量、奇次借波含量和谓波的三色激励参数等。频域分析尺度不同会得到不同的频谱。最常用的STFT滤波器组中心频率成线性上升，每个滤波器的带宽不变，而品质因子是变化的。另外，CQT在乐音

2、信号分析中有着独特的优势，特别是在音准很好的乐器音分析中。CQT通过中心频率成指数分布的滤波器组，将乐音信号表示为确定音乐单音的谱能量，滤波器组的品质因子保持常数，在低频处具有较高的频率分辨率、较低的时间分辨率，在高频处具有较高的时间分辨率、较低的频率分辨率。频域的音色特征从不同的方面反映了声音的物理特性。谱质心是对声音明亮度的衡量。谱滚降通常指示一帧中频率的不对称性。谱滚降、谱质心都反映了信号能量在频率上的分布情况。谱通量是对连续乐音顿之间谱能量变化的度量，体现了乐音信号的动态特征。乐音有明显的谐波结构，能量主要集中在低次谐波，不同乐器所含的谐波次数不同。高次谐

3、波丰富、幅度大的乐音，听起来较明亮。声音的谐波次数反映了音色，一般第1～7个谐波最重要，而更高阶次的谐波对音色的贡献并不明显。3乐器音色的倒频域特征语音的发声是激励和系统分量卷积的结果，乐器的发声与其类似。一般把激励假设为理想的周期性脉冲，则激励决定音高。系统分量决定音色。所以，很多乐器音色特征的提取是通过倒谱分析来实现的取低的倒频系数（对应于系统分量）作为音色特征。考虑到人耳的听觉特性，加类似于耳喊（对低频信号比对高频信号更敏感）的滤波器组得到MFCC。通常把MFCC作为静态特征，或进一步做一阶或二阶差分，得到相应的动态特征。结合人耳听觉特性得到的MFCC，能较

4、好地反映音色特征。201X年，关欣提出了全信息的MFCC算法和音乐仿生小波算法，但这种基于听觉感知模型的特征改进较为复杂，不易实现。更进一步的研究，需要把已有的音色特征结合起来，进行音色建模，在新的音色空间中描述信号。例如，构建音色特征的多元正态函数，利用贝叶斯判决函数对单个乐器水平的分类取得较好的结果。对音色动态谱包络的建模在多音高乐器音的分类研究上具有优势，但并没有充分考虑起奏、衰减、持续、消逝四个部分的不同对音色影响。这类方法的研究尚处于初级阶段，没有一个快速有效的方法满足实际应用的需求。既然没人规定电动汽车和电动摩托车必须同它们喝汽油的亲戚发出一样的声音，

5、那么我们完全可以期望制造商给电动车加上星球大战Podraer的声音。虽然目前市面上的电动车仍然模仿了比较传统的燃油发动机的声音。体育场馆的假欢呼声美国的一些运动队使用人工人群噪音骚扰他们的对手，同时，很多运动场馆也在使用它作为一种活跃气氛的手段，并鼓励真正的观众参与欢呼。下一次你参加一个大型演出或体育赛事时，仔细聆听从扬声器里播放出来的声音，你很可能听到音乐和公告里混有人群的声音。Skpe通话时神秘的静电干扰声有一种不那么明显的人工噪音，你可能每天都能听到，它被称为安慰噪音。许多类似Skpe软件的现代电话系统都采用了降噪技术。不幸的是，降噪技术可能会导致通话中出现

6、完全无声的情况，让你不知道通话是否已经中断。这就是安慰噪音的用武之地，为了填补这些无声的瞬间，Skpe软件人为增加了几乎听不见的噪音。虽然你不会意识到它的存在，但是它可以避免你感觉像是在对着空气说话。安慰噪音并不是一个新概念。在列宁格勒保卫战期间，苏联广播一直在播放一种节拍声，以告诉公民无线电台仍然正常运行。随着我国高等教育改革的发展，高校周边成为了各种人群众聚集的地方，由于高校周边的特殊性和社会治理相对滞后性，高校周边安全隐患突出。这既有高校自身教育的因素，也有社会治理不到位的因素。为此，需要整合各方面力量，创新论文格式论文范文毕业论文【摘要】随着我国高等教育改

7、革的发展，高校周边成为了各种人群众聚集的地方，由于高校周边的特殊性和社会治理相对滞后性，高校周边安全隐患突出。这既有高校自身教育的因素，也有社会治理不到位的因素。为此，需要整合各方面力量，创新高校周边环境治理路径，为大学生的健康成长营造良好的环境。【关键词】高校周边安全隐患创新治理路径高校周边环境是指以高校校园为中心，受到高校辐射带动，并与高校相互影响的自然环境与社会环境的总和。高校周边环境是因高校而存在，反过来对高校的改革发展又产生影响。高校周边良好的环境，能有效地促进高校的人才培养;反之，则直接影响高校的安全和教育教学改革的发展。就当前高校周边安全隐患和治理路

8、径创新做一