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艺术嗓音是职业用嗓者的艺术生命,在选拔与培养艺术表演人才的过程中,对嗓音的评价甚至占了非常重要的位置。因此对艺术嗓音恰如其分的评价是至关重要的。利用微型计算机和声学知识原理对艺术嗓音信号进行分析与评价,是一种评估发音的有效方法,具有无侵入性、数字化、形象化、科学化等优点。录制广西师范大学19名无喉病、无上呼吸道感染的声乐专业青年大学生专业训练歌声信号,利用语音分析技术提取歌声声学参数第一共振峰、第三共振峰、基频、音域、基频微扰、第一共振峰微扰、第三共振峰微扰、平均能量。使用BP神经网络方法、小波神经网络方法客观评价歌声质量,并与资深声乐专业教师的主观评价进行比较。探讨客观评价歌唱艺术嗓音的更优方法。期望找到各声学参数的变化规律及其对评价的量化影响。结果: 1号歌唱者E、F、G三种调试的第一共振峰均接近450HZ,第三共振峰均接近2500HZ,音域在三个半八度左右;歌唱者第三共振峰普遍分布于2400HZ-3200HZ之间;15号歌唱者G调的第一共振峰接近450HZ,第三共振峰接近2400HZ;1号歌唱者对每种调试的声学参数都能稳定的把握,其他歌手对每种调试把握的稳定度由大到小依次为F、E、G调;小波神经网络隐层2个神经元,BP神经网络隐层27个神经元;小波神经网络方法、BP神经网络方法与资深声乐专家的主观评价基本一致,前者评价E、G调的平均误差分别为2.51%、3.86%,后者评价E、G调的平均误差分别为2.59%、4.14%;第三共振峰、第一共振峰、音域、基频、平均能量、第三共振峰微扰、第一共振峰微扰、基频微扰影响评价结果的权值分别为60.58、55.764、45.434、42.249、33.642、14.215、10.372、6.6258;音域正向影响评价结果;第一共振峰负向影响评价结果,第三共振峰负向影响评价结果。结论:主客观评价分数最高的1号歌唱者声学参数呈现规律的变化;神经网络方法利用评价参数能正确客观的评价歌声质量,小波神经网络方法较BP神经网络方法评价精度更高;声学参数对评价结果影响大小的排序为:第三共振峰、第一共振峰、音域、基频、平均能量、第三共振峰微扰、第一共振峰微扰、基频微扰;有助于科学地指导、选拔和训练艺术嗓音人才。