基于极限学习机和深度信念网的单音识别

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1、分类号:TP391.4单位代码:10183研究生学号:2013312038密级:公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于极限学习机和深度信念网的单音识别MonophonicMusicRecognitionbasedonExtremeLearningMachineandDeepBeliefNet作者姓名:刘晴专业:计算数学研究方向:数值逼近与数字图像处理指导导师:关玉景教授培养单位:数学研究所2016年4月基于极限学习机和深度信念网的单音识别MonophonicMusicRecognitionbasedonExtremeLearningMachineandDeepBeliefNet作

2、者姓名:刘晴专业名称:计算数学指导教师:关玉景教授学位类别:理学硕士答辩日期:2016年月日未经本论女作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者着作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）．否则，应承担侵权的法律责任．吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕上学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得成果，除文中己经注明引用的内容外，本文不包含任何其他人或集体己经发表或撰写过的作品成果，对本文做出重要贡献的

3、个人和集体．本人完全意识到木声明的，均己在文中明确方式标明法律结果由本人承巧．学位论文作者签名：叫或气曰期：年４月Ｍ／基于极限学习机和深度信念网的单音识别(摘要)音乐信号处理是信号处理领域中的重要组成部分.音乐信号是一种特殊的准周期信号,与语音信号比较,音乐信号的音色的内容更为丰富,频谱的范围更为宽广,频率的构成更为复杂,时域的节奏特征也更为明显.本文研究的音乐识别就是把音乐理论同计算机多媒体技术、信号处理以及模式识别的相关知识理论知识和技术相结合,用计算机对钢琴的88个单音进行识别.论文首先介绍了计算机音乐的发展情况,基本乐理以及音乐信号的特性;其次介绍了一种把

4、音乐信号从时域转换到频域的转换工具CQT的知识理论和为了降低计算复杂度而改进的CQT的频域快速算法,以及改进的CQT快速算法;然后为了识别钢琴的单音信号,介绍了单隐藏层前馈神经网络的一些基础理论知识和一种新型的单隐藏层前馈神经网络,即极限学习机的理论基础以及算法;最后介绍了RBM网络和多个RBM堆叠而成的DBN网络以及两种分类器的理论知识,并把它们应用到钢琴的单音识别中.本文通过采用CQT对钢琴的88个:wav格式的单音信号进行特征提取,把提取出的特征和它们的label作为极限学习机和DBN网络的训练样本集,通过极限学习机和DBN网络进行学习,最后再应用这两种方法对钢琴的88个单音

5、进行识别.极限学习机的方法有较好的正确率92:81%.说明极限学习机这种方法对单音识别是有效的.关键词:CQT极限学习机DBN钢琴单音识别iMonophonicMusicRecognitionbasedonExtremeLearningMachineandDeepBeliefNet(Abstract)Musicalsignalprocessingisasignificantcomponentinthesignalprocessingfield.Musicalsignalisaspecialquasi-periodicsignal,andithasmoreabundanttone-col

6、or,morecomplicatedstructureoffrequencycomparedwithaudiosignal,andtherangeofitsspectrumismoreextensive,andtherhythmfeatherofitstimedomainismoreobvi-ous.Herewestudythemusicalrecognitioncombinedwithmusicaltheoriesandcomputermediatechnology,signalprocessingandtherelatedknowledgeofpatternrecognitio

7、n.Wealsousecomputertorecognize88monophonicmusicsignals.Inthispaper,wefirstlyintroducethedevelopmentofcomputermusic,anddescribethebasicmusicaltheoryandsignalfeature.Secondly,weintroduceatransformingtoolcalledCQTwhichtransformsmusicalsigna