“节奏检测”的版本间的差异

来自人工智能助力教育知识百科
跳转至: 导航搜索
节奏点提取原理
 
第2行: 第2行:
 
==节奏点提取原理==
 
==节奏点提取原理==
 
现实中音乐往往是由多种音色和频率的声音组成,即很难只根据时域信号峰值(振幅)的变化来检测节奏点。
 
现实中音乐往往是由多种音色和频率的声音组成,即很难只根据时域信号峰值(振幅)的变化来检测节奏点。
为了更准确地实现检测,我们的基本思路是将音乐信号从时域转换至频域进行分析,主要用到的算法是短时傅里叶变换。
+
为了更准确地实现检测,我们的基本思路是将音乐信号从时域转换至频域进行分析,主要用到的算法是短时傅里叶变换(STFT)。
 
  - 短时傅里叶变换是什么?
 
  - 短时傅里叶变换是什么?
 
  - Dennis Gabor于1946年引入短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform)。短时傅里叶变换的基本思想是:把信号划分成许多小的时间间隔,用傅里叶变换分析每个时间间隔,以便确定该时间间隔存在的频率。
 
  - Dennis Gabor于1946年引入短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform)。短时傅里叶变换的基本思想是:把信号划分成许多小的时间间隔,用傅里叶变换分析每个时间间隔,以便确定该时间间隔存在的频率。

2023年1月16日 (一) 06:21的最新版本

网站首页 | 百科首页 | 3D虚拟世界 | 音乐与人工智能 | 人工智能机器人 | 知识百科 | 关于我们

节奏点提取原理

现实中音乐往往是由多种音色和频率的声音组成,即很难只根据时域信号峰值(振幅)的变化来检测节奏点。 为了更准确地实现检测,我们的基本思路是将音乐信号从时域转换至频域进行分析,主要用到的算法是短时傅里叶变换(STFT)。

- 短时傅里叶变换是什么?
- Dennis Gabor于1946年引入短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform)。短时傅里叶变换的基本思想是:把信号划分成许多小的时间间隔,用傅里叶变换分析每个时间间隔,以便确定该时间间隔存在的频率。

节奏点提取的具体原理如下:

图1.jpg

图2.jpg