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[[文件:mir.png]] ==音高与旋律== =音高/音调= 由声音波形的频率决定,音乐中每个音符都具有一定的音高 =音高/音调检测(Pitch Detection)= * 时域检查 ** 过零率法、自相关法(如YIN算法)、最大似然法、自适应滤波器法、超分辨率法 * 频域检测 ** 基于音频帧的短时傅里叶变换(SIFT),周期性信号在基频的整数倍处得到峰值 * 基于听觉模型检测 ** 模拟人类感知音高的生理过程 ** 使用耳蜗模型对每一个通道进行独立的自相关运算 ** 综合所有通道信息得到相对应的音高 =旋律= 经过艺术构思按照节奏及和声形成的反映音乐主旨的音符序列 =旋律提取(Melody Extraction)= * 从多声部音乐(Polyphonic Music)信号提取单声部(Monophonic)旋律 * 应用 ** 音乐搜索、抄袭检测、歌唱评价、作曲家风格分析…… * 典型方法 ** 音高重要性发(Pitch-Salience based Melody Extraction) ** 歌声分离法(Singing Separation based Melody Extraction) ** 数据驱动的音符分类法(Data-driven Note Classification) =音乐识谱= 识别音乐中每个时刻发声的各个音符并形成乐谱 典型方法: * 音源分离 ** 通常基于矩阵分解技术进行歌声和各种伴奏乐器声音的分离 * 音符分割 ** 在各个音源上进行,寻找每一个音符起始点并分割 * 音高提取 ** 提取每个音符的基频,根据MIDI音符表转换为音符的音名 * 利用音乐领域知识或规则进行后处理纠错 ==音乐节奏(Music Rhythm)== =音符起始点检测(Note Onset Detection)= * 检测音乐中某一音符开始的时间 * 各种音乐节奏分析的预处理步骤 * 典型方法 ** Hard Onset *** 子带分解 *** 检测各子带能量峰值 *** 合并后挑选结果 ** Soft Onset *** 检测和弦突变点 =节拍= 某种具有固定时长的音符,通常以四分音符或八分音符为一拍 =节拍跟踪(Beat Tracking)= * 用计算机模拟人们在听音乐时无意识地踮脚或拍手的现象 * 理解音乐节奏的基础,很多MIR任务的重要步骤 * 典型方法 ** 通常依赖于音符起始点检测、打击乐或其他时间局域化事件检测 ** 如果音乐偏重抒情,没有打击乐器或不明显,可采用和弦改变点作为候选节拍点 =速度检测(Tempo Detection)= * 音乐进行的快慢,每分钟多少拍BMP(Beats per Minute) * 通常与节拍跟踪同时进行 * 应用 ** 音乐情感分析中的一个重要因素 ** 给帕金森病人播放与其走路速度一致的音乐,辅助其恢复 * 典型方法 ** 带通滤波,对每个子带计算其幅度包络线 ** 与一组事先定义好的梳状滤波器卷积 ** 对所有子带上的能量求和,最高峰值对应于速度 =拍子= 在小节线划分的相同时间间隔内,按照一定次序重复出现的有规律的强弱变化。如4/4、3/4、2/4等 =小节= 划分乐句、乐段、整首乐曲的基本单位,在乐谱中用小节线划分 =拍子检测(Meter Detection)及小节线检测(Bar line/Measure Detection)= * 典型方法 ** 节拍相似性矩阵 ** 节拍跟踪+基于音乐知识的启发式规则 =节奏型检测(Music Rhythm)= * 节奏型 ** 在歌曲中反复出现的有一定特征的节奏 * 应用 ** 音乐流派分析、音乐教学…… * 典型方法 ** 基于模板匹配 ==音乐和声== =多声部音乐= * 复调音乐(Polyphony) ** 公元9世纪到18世纪前半叶,流行于欧洲 ** 两条或以上的独立旋律,和谐地结合 * 主调音乐(Homophony) ** 18世纪后半叶到现在,逐渐取代了复调音乐 ** 某一个声部作为主旋律,其他声部以和声或节奏等手法进行陪衬和伴奏 ** 和声 *** 主调音乐最重要的要素之一 *** 两个或以上不同的音符按照一定规则同时发声而构成的声音组合 =和弦= * 和声的基本素材,由三个或以上不同的音按照一定音程在纵向结合构成 * 和弦的连接表示和声的横向运动 =和弦识别(Chord Detection)= * 音频特征 ** PCP(Chroma):在C、#C、D、#D、E、F、#F、G、#G、A、#A、B等12个半音类上与八度无关的谱能量聚集 * 识别模型 ** 模式匹配、隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model)、条件随机场CRF(Conditional Random Fields)、支持向量机SVM(Support Vector Machine)、递归神经网络RNN(Recurrent Neural Network)…… =调检测(Key Detection)= * 音名对应于钢琴上真实的键 * 唱名随着音乐的调(Key)而变化 * 应用 ** 音乐识谱、和弦检测、音乐情感计算、音乐结构分析…… * 典型方法 ** 通过音阶分布来描述对调的感知
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