【摘 要】
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音频信号识别在音乐数据库检索技术和计算机自动谱曲等领域具有重要的实用价值。该文以钢琴音阶信号为例,侧重对采集的音频信号进行频域的分析和匹配,实现音频信号的识别。首
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671126)
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音频信号识别在音乐数据库检索技术和计算机自动谱曲等领域具有重要的实用价值。该文以钢琴音阶信号为例,侧重对采集的音频信号进行频域的分析和匹配,实现音频信号的识别。首先,利用Goertzel算法得到每个标准音的频谱序列,并将得到的序列能量归一化为标准模板;其次,将待识别的音频信号的频谱序列与每个标准音的模板一一匹配;最后,由最佳匹配结果找到对应的乐音音符。通过对钢琴标准音频文件、手机钢琴演奏软件以及真实的钢琴演奏录音的检测表明,该方法具有较高的识别准确度和良好的抗噪性能。
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