【摘 要】
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乐器独奏的单旋律是音频信号的高级特征,单旋律的提取可以辅助作曲创作、音准分析和校正、音乐检索和音乐情感分析等.利用CQT模型进行时频分析,可以更好地获得频率分辨率和时间分辨率,从而实现乐器独奏的单旋律提取.具体算法是以十二平均律为依据,固定12个频率分量和常系数16.82,计算不同频率分量所对应的窗长,动态调整分帧的长度,产生分帧长度的Hamming窗函数,形成与音乐音频信号相适应的分析模式.为了充分利用FFT和STFT的时频高效计算,先对每一帧的信号进行FFT,进而提取分帧的基频,并根据基频计算窗长,再
【机 构】
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沈阳师范大学计算机与数学基础教学部,沈阳 110034
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乐器独奏的单旋律是音频信号的高级特征,单旋律的提取可以辅助作曲创作、音准分析和校正、音乐检索和音乐情感分析等.利用CQT模型进行时频分析,可以更好地获得频率分辨率和时间分辨率,从而实现乐器独奏的单旋律提取.具体算法是以十二平均律为依据,固定12个频率分量和常系数16.82,计算不同频率分量所对应的窗长,动态调整分帧的长度,产生分帧长度的Hamming窗函数,形成与音乐音频信号相适应的分析模式.为了充分利用FFT和STFT的时频高效计算,先对每一帧的信号进行FFT,进而提取分帧的基频,并根据基频计算窗长,再利用STFT进行基频和采样点的提取.考虑到偶发噪声对CQT方法的影响,为避免窗长过长或过短的问题,在判断出噪声帧后将其窗长设置为1024,以保证提取出正确的基频和采样点特征.在M atlab环境中,以小提琴独奏乐曲为样本,提取该样本前100帧的基频和采样点等特征,并根据基频和采样点特征,绘制出频率轴和时间轴上乐曲旋律的阶梯图.
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