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1、第26卷第7期模式识别与人工智能Vol.26No.72013年7月PR&AIJul2013∗一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法1,21张冠元王斌1(中国科学院计算技术研究所北京100190)2(中国科学院大学北京100049)摘要文中提出一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法.该方法首先将音乐信号进行切分采样并对每帧提取音级轮廓(PCP),经训练后得到一个液体状态机模型.方法提出两类奇异矩阵、和弦出现概率向量、和弦变换矩阵,它们可用在和弦序列后处理阶段.在神经网络模型、隐马尔科夫模型、回声状态网络模型、液体状态机模型上进行的初步实验得到8组实验数据.数据表明液体状态机模型对
2、音乐和弦序列具有较好的识别效果,文中提出的后处理算法也能显著提高识别准确率.关键词和弦序列识别,液体状态机,音乐信息检索,模式分类中图法分类号TP391.4LiquidStateMachineBasedMusicChordSequenceRecognitionAlgorithm1,21ZHANGGuan-Yuan,WANGBin1(InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190)2(UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049)ABST
3、RACTAchordsequencerecognitionalgorithmbasedonLiquidStateMachine(LSM)ispresented.Firstly,themusicsignalissegmentedandPitchClassProfilefeatureisextractedforeveryframe.Then,aLSMmodelisachievedaftertraining.TwokindsofBizarreChord,chordappearsprobabilityvectorandchordtransformationmatrix,arepresent
4、edtopost-processthechordsequenceoutputtedbyLSM.8setsofexperimentaldatafromneuralnetworkmodel,hiddenMarkovmode,echostatenetworkmodelandLSMmodelshowthattheLSMgetsagoodperformance,andthepost-processingmethodalsoeffectivelyimprovestherecognitionaccuracy.KeyWordsChordSequenceRecognition,LiquidState
5、Machine,MusicInformationRetrieval,PatternClassification∗国家自然科学基金项目(No.61070111)、中国科学院先导项目课题(No.XDA06030200)资助收稿日期:2013-02-04;修回日期:2013-04-16作者简介张冠元(通讯作者),男,1986年生,博士研究生,主要研究方向为信息检索.E-mail:zhangguanyuan@ict.ac.cn.王斌,男,1972年生,副研究员,博士生导师,主要研究方向为信息检索.644模式识别与人工智能26卷1引言存在的不足,创新性地选用了液体状态机作为模式分类模型.在音
6、频特征方面,本文选用音级轮廓作为和弦是音乐中具有一定音程关系的一组音符.音频特征,并提出一种和弦序列后处理方法,对模型按照三度叠置关系,将3个或更多的音符纵向结合的输出序列进行优化,最后通过实验对比分析HMM就形成和弦.和弦能丰富音乐的旋律表达、体现音乐方法、传统神经网络方法、回声状态网络方法(Echo的情感变化.音乐信息检索领域中的很多问题,如音StateNetwork,ESN)和本文方法的识别结果.乐相似度匹配、音乐流派分类、音乐情感分析,都需分析音乐的谐波结构.和弦是体现音乐谐波结构的2基于液体状态机的和弦序列识基本单位.别算法和弦识别是根据给定的音乐,识别出音乐中每个音节的
7、和弦,最后输出一个和弦时间序列.目前和2.1分段采样弦识别面临的主要问题包括:1)大部分的音乐都不在进行和弦识别之前,先将乐曲切成固定时间是单乐器乐曲,从混叠发声的多声部音乐中识别每长度的帧,然后对每帧进行识别.窗口大小的设定对个音高,准确分析复杂的谐波结构难度较大;2)从于和弦识别准确率有直接影响.如果窗口的长度小生物学角度来看,人类听觉神经系统对于音乐信息于一个和弦的演奏时间长度,则识别准确率将受影的处理过程及对音乐属性的分辨过程还是未知的.响,因此,较长的窗口更
