【摘 要】
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本文从测量、识别和可视化的角度,研究钢琴延音踏板上的动作和技巧.踏板动作能够通过专业测量系统捕获,其中传感器数据可以实时捕获,在正常演奏条件下与钢琴声音一起被记录下
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本文从测量、识别和可视化的角度,研究钢琴延音踏板上的动作和技巧.踏板动作能够通过专业测量系统捕获,其中传感器数据可以实时捕获,在正常演奏条件下与钢琴声音一起被记录下来.使用传感器数据从系统中识别两方面独立的任务:踏板的起落和技术分类.踏板技术中,每一次落起时间采用信号处理算法进行计算.提取踏板运动的特征,采用机器学习方法(machine learning methods),对踏板技术进行分类.我们比较了支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)两种方式得到的不同数据.我们的系统达到了很高的精度,F1各项技术得分均在0.7分以上,平均0.9分以上.识别结果可以通过新型踏板记谱法展现,也可以使用音频为基础的可视化乐谱应用程序得以呈现.
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