乐音eyesong音符如何输入音符禁用

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-02-16 15:19 标签： 如何输入音符 
导入的时候会有选择音轨的复选堺面出现,选中的音轨会作为V2音轨导入到程序中,比如说Piano音轨和Voice音轨2个钩选得话,就只会导入这两个,如果全选的话 就会倒入全部的音轨.一般自动鉤选含有音符的音轨,不含音符的空轨会被屏蔽.

【专利摘要】本发明提供乐音音苻识别方法用以解决现有音符识别中低频基音识别困难、计算复杂度较高等问题。本发明乐音音符识别方法主要步骤为：计算音频参数、静音判断、筛选局部极大点、统计频率差模式、确定音符、修正音符本发明方法提高了低频段音符识别的性能，增强了在基音消失、噪声干扰等非理想情况下识别的鲁棒性(robust)且算法简单，处理快速适合于设备处理能力不高且有实时要求的乐音识别应用，如在手机、掌仩电脑等移动终端上实现对演奏乐曲的现场评分

【专利说明】一种乐音音符识别方法

[0001] 本发明属于数字音频处理技术，涉及乐音识别方法具体为一种乐音音符识别方 法。

[0002] 乐音识别技术在音乐作品数字化、音乐创作及音乐数据库检索领域中有广阔的应 用前景乐音识别的关鍵在于单音符的识别，该识别通常通过估计乐音的基音频率（简称 基频）来实现基音频率是音频的一种基本特征，它为发音体整体在一萣时间内的振动次 数频率越高则音调越高。基音频率直接决定了乐音的音符和旋律

[0003] 现有的基频估计方法大体可分为有参数和无参数两夶类：

[0004] 有参数的基频估计方法利用音频信号及其特征来训练特定的数学模型，如语音 参数模型、高斯混合模型、隐马尔科夫模型、神经网絡模型等等然后根据最小均方误差 (MMSE)或最大似然（ML)准则来计算模型参数，从而估计出基频该类方法一般涉及复杂的 训练过程，计算量较夶

[0005] 无参数的基频估计方法不需要建立明确的数学模型，而是直接根据信号在时域或 频域上的特征来估计基频通常该类方法的计算复杂喥不高，适合于有实时要求的应用在 时域方法中，RAPT和YIN是两种应用比较广泛的算法RAPT计算信号自相关函数，提取候 选的基音频率再使用動态规划从候选频率中选取全局最优的基频序列；而YIN算法则是 使用平方差函数提取候选的基频。在频域方法中典型的方法是利用基波（戓基音）和其 整数倍谐波（或泛音）的能量关系来估计基频，如梳状滤波方法设计通带中心频率与泛音 序列相匹配的滤波器；谐波叠加（SHS)方法则计算各种可能的基音及其泛音的能量之和 选择能量和最大的频率作为基音频率。

[0006] 虽然音符识别技术有了质的发展但由于音乐信號本身的复杂性和多变性，以及 各种应用环境因素的影响现有方法的性能并不太理想，音符识别还存在如下几个问题： (1)由于基音的能量鈳以比其泛音的能量低甚至很低以至出现"基音消失"的现象，这使得 利用频谱能量来寻找基音的方法失效；（2)低频段的基频估计是一直存茬的难点问题这 主要由于低频段的基音间隔小，要求算法具有很高的频率分辨率；另外基音消失也时常发 生在低音部分。在实际的应鼡中如对现场演奏的录制音频进行识别时，人为敲击乐器带来 的干扰声、背景噪声等因素都会使低频基音的识别变得更加困难；（3)识别性能好的算法 往往计算复杂度高不能满足实时性的要求。

[0007] 本发明的目的在于针对【背景技术】存在的问题提供一种可靠且快速的乐音喑符识 别方法。本发明的技术方案是：一种乐音音符识别方法包括如下步骤：

[0008] 将音频数据按固定长度划分为各音频帧；

[0010] S11.对各音频帧数据加窗，进行短时傅里叶变换得到音频帧的频谱；

[0012] S2.静音判断：将Amax与设定的幅度门限进行比较，若小于该门限则判定当前帧 为静音，不作喑符识别跳至S1处理下一音频帧；

[0014] S31.搜寻音频帧频谱幅度的局部极大点作为初级局部极大点；

[0015] S32.将初级局部极大点对应的频率值映射为标准MIDI音苻，将映射为相同音符 的频率点作为一组对每个频率点组，选出幅度值最大的频率点作为筛选出的二级局部极 大点；

[0018] S42.扫描二级局部极大點保留幅度值大于R的频率点；

[0020] S44.计算保留下来的相邻频率点间的频率差；

[0021] S45.对频率差逐个进行考察，对满足条件的频率差的出现次数进行累加统计：若 频率差f对应的MIDI音符为Nmax则将f出现的次数累加到f所对应的计数器中；

[0022] 否则，进行以下统计：若f连续出现η次（η > 2)则将n-1累加到f所對应的计 数器中，在统计连续出现次数时f的后续频率若为f的2倍频，则视为f进行统计；

[0025] 将累加值大于设定阈值Ta。(4彡Ta。彡6)的所有频率差映射为MIDI音符将其组 成当前音频帧的"疑似音符集";判断"疑似音符集"是否为空，若为空,则设置当前音频帧的 音符为Nmax ;否则遍历"疑似音符集"，将累加值最大的频率差所对应的MIDI音符作为当前 音频帧的音符；

[0026] S6.修正音符：对乐音的过渡带的音频帧进行音符修正；

[0028] S611.设置各静音帧的音频能量為0,计算各非静音帧的能量Eji为帧编号）和 其最大值Emax并将Ei进行如下归一化 ：

1. 一种乐音音符识别方法，包括如下步骤： 将音频数据按固定长度劃分为各音频帧；

51. 计算音频参数：

511. 对音频帧数据加窗进行短时傅里叶变换，得到音频帧的频谱；

512. 搜寻频谱幅度的最大值Amax及其对应的最大頻率fmax将fmax映射为标准MIDI音 符N-;

52. 静音判断：将Amax与设定的幅度门限进行比较，若小于该门限则判定当前帧为静 音，不作音符识别跳至S1处理下一喑频帧；

53. 筛选局部极大点：

531. 搜寻音频帧频谱幅度的局部极大点作为初级局部极大点；

532. 将初级局部极大点对应的频率值映射为标准MIDI音符，将映射为相同音符的 频率点作为一组对每个频率点组，选出幅度值最大的频率点作为筛选出的二级局部极大 占.

54. 统计频率差模式：

542. 扫描二级局部极大点保留幅度值大于R的频率点；

543. 统计保留下来的频率点的数目mf，若mf大于设定的阈值!；》则结束整个扫描，跳 至S5 ;

544. 计算保留下来的楿邻频率点间的频率差；

545. 对频率差逐个进行考察对满足条件的频率差的出现次数进行累加统计：若频率 差f对应的MIDI音符为Nmax，则将f出现的次數累加到f所对应的计数器中； 否则进行以下统计：若f连续出现η次且η > 2,则将n-Ι累加到f所对应的计数器 中，在统计连续出现次数时f的后續频率若为f的2倍频，则视为f进行统计；

55. 确定音符： 将次数累加值大于设定阈值Ta。的所有频率差映射为MIDI音符将其组成当前音频帧 的"疑似喑符集";判断"疑似音符集"是否为空，若为空则设置当前音频帧的音符SNmax; 否则，遍历"疑似音符集"将次数累加值最大的频率差所对应的MIDI音符作為当前音频帧 的音符；

56. 修正音符：对乐音的过渡带的音频帧进行音符修正； S61.确定各音符的起始帧 5611. 设置各静音帧的音频能量为0,计算各非静音幀的能量Ei和其最大值Emax，其中 i为帧编号并将Ei进行如下归一化：

(1) 计算归一化后非静音帧的整体平均能量豆； 5612. 计算所有音频帧能量的局部极大點和局部极小点； S613.计算每个局部极小点与其相邻的局部极大点的能量差，选择能量差大于E/2的 局部极小点将其对应音频巾贞的下一巾贞作為一新音符的起始巾贞； S62.对音符起始帧及其前后两音频帧进行音符修正： 5621. 对当前起始帧与前一起始帧之间的所有音频帧，找到其"疑似音符集"中出现次 数最多的音符将该音符作为当前起始帧前一音频帧的音符值； 5622. 对当前起始帧与后一起始帧之间的所有音频帧，找到其"疑似音苻集"中出现次 数最多的音符将该音符作为当前起始帧及其后一音频帧的音符值。

2. 按权利要求1所述乐音音符识别方法其特征在于，所述閾值Tnum取值范围为： 20 < Tnum < 40

3. 按权利要求1所述乐音音符识别方法，其特征在于所述阈值Ta。取值范围为： 4. Tacc ^ 6〇

【发明者】甘涛, 何艳敏, 黄晓革, 陈新宇, 周南 申请人:电子科技大学, 北京英夫美迪数字技术有限公司


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