基于dpp的音符自动切分研究

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1、基于DPP的音符自动切分研究TheStudyofAutomaticNotesSegmentationBasedonDPP学科专业：电路与系统研究生：张世超指导教师：李锵、关欣天津大学电子信息工程学院2015年11月摘要在数据爆炸增长的大数据时代，如何高效地对海量音乐进行分类、检索和管理已经成为了难题，传统的人工标注的方式已经远远不能满足需要，所以基于内容的音乐要素分析成为研究热点。基于内容的音乐分析是计算机音乐智能处理领域的重要分支，其中音符的分割和识别是关键技术之一。目前，已经有可靠的算法能将每一段短时周期信号转换为音高，但还没有好的算法能将音高序列转换

2、得到的离散的音符序列进行准确切分，自动音符切分识别还是一个技术难题。本文在音符切分相关研究成果的基础上，结合音乐基本理论、模式识别与机器学习技术，提出一种基于行列式点过程(determinantpointprocess，DPP)的音符切分算法。本文从应用背景、基本概念、数学逻辑和几何意义四个方面对行列式点过程进行了全面的剖析，阐述了行列式点过程建模的可行性，为后续的工作提供了理论保障。行列式点过程模型是一种子集选择模型，本文首先对音乐进行分帧，为每一帧建立一个12维的特征向量，并用行列式点过程模型进行建模，根据有监督学习的原理，对模型参数进行训练，最后利用

3、抽样算法选取一个满足DPP分布的子集，从而实现音符的分割。具体工作内容如下：首先，对音乐数据进行预处理，将音乐统一为11025Hz采样率3秒钟的音乐片段，并剔除了连续重复的片段。通过分帧的方式，将连续的音乐信号抽象为离散的点过程，在分析并推导了基于帧的音级轮廓(PCP)特征提取的原理后，为每一帧建立一个12维的PCP特征向量作为该点的差异性向量。其次，为每一个音乐片段手动标注一个音符帧号对应表，并为手动选出一个帧子集用作训练，该子集由每一个音符的一帧组成。再根据极大似然估计(MLE)原理建立目标函数，在阐述了目标函数可近似为凸函数后，将其转换成凸优化问题，

4、利用梯度下降法进行求解。最后，利用DPP抽样算法，为测试数据抽取帧子集，并与音符帧号对照表进行对比，统计错误率。本文通过交叉验证的方式对200段音乐数据进行实验，实验最终的音符切分正确率为67.92%，不同于传统的信号处理方式，为音符切分提供了一种新方法。关键词：音符切分；音级轮廓特征；行列式点过程；梯度下降；抽样算法ABSTRACTIntheeraofdataexplosion,howtoclassifyandmanagethemassmediainformationhasbecomeadifficultproblem.Thetraditionalmet

5、hodofmanualannotationisfarfrommeetingtheneeds,sothemusicelementanalysisbasedoncontenthasbecomeahotresearchtopic.Contentbasedmusicanalysisisanimportantbranchofthefieldofintelligentprocessingofcomputermusic,whichisoneofthekeytechniquesinthesegmentationandrecognitionofmusicalnotes.At

6、present,ithasbeenareliablealgorithmtoconverteachperiodoftimesignaltotheaudiosignal,butthereisnogoodalgorithmcanbeconvertedtothepitchsequencetoobtainthediscretenotesequencesforaccuratesegmentation,automaticrecognitionofthenotesisstillatechnicalproblem.Onthebasisoftheresultsoftheres

7、earchonthesegmentationofthenotes,thedissertationproposesanewalgorithmforthesegmentationofthenotesbasedonthetheoryofmusic,patternrecognitionandmachinelearning.Inthisdissertation,theapplicationbackground,basicconcepts,mathematicallogicandgeometricsignificanceofthefouraspectsofthedet

8、erminantpointprocessofacomprehens