樂音信號的多基頻估計.pdf

1、樂音信號的多基頻估計(MultipePitchEstimation，MPE)是音頻信息檢索(MusicInformationRetrieval，MIR)領(lǐng)域中的重點(diǎn)和難點(diǎn)。多基頻估計的主要任務(wù)是估計出精確的基頻頻率值和個數(shù)。本文的研究在一定程度上平衡了計算復(fù)雜度低與準(zhǔn)確率高之間的矛盾關(guān)系。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)本文對經(jīng)典的樂音信號多基頻估計算法進(jìn)行全面總結(jié)，并發(fā)現(xiàn)迭代譜減算法和聯(lián)合估計算法性能比較突出。本文還

2、系統(tǒng)地分析了多基頻估計中三個關(guān)鍵問題的物理原因和解決方法。三個關(guān)鍵問題包括諧波丟失、諧波重疊以及不諧和性。另外，本文利用兩類全面的評價準(zhǔn)則來評價算法的性能。
　　(2)本文采用諧波乘積譜來求解樂音信號多基頻估計的候選基頻集，并針對諧波重疊和八度錯誤的問題，提出諧波重置算法和八度校正算法。諧波重置算法能夠分離多個音符的重疊諧波。八度校正算法能夠糾正向量[1/4，1/3，1/2,2，3，4]所對應(yīng)的次頻和倍頻錯誤。結(jié)合基頻候選、諧波重

3、置和八度校正模塊以及預(yù)處理和后處理模塊，本文提出基于諧波重置和八度校正的單幀信號的多基頻估計方法。利用諧波乘積譜求解候選基頻集，極大程度地降低計算了復(fù)雜度，諧波重置和八度校正顯著提高了準(zhǔn)確率。從而實現(xiàn)了計算復(fù)雜度低和準(zhǔn)確率高的平衡。
　　(3)本文提出了利用原位和弦與轉(zhuǎn)位和弦中音符間音程關(guān)系的和弦識別器來優(yōu)化候選基頻集。基于和弦識別器和隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)，提出了針對多幀信號的多基頻估計方法

4、。針對27.5～4186.0Hz范圍內(nèi)的88個標(biāo)準(zhǔn)音符，對每個音符都建模成兩狀態(tài)的隱馬爾可夫模型。雖然引入HMM和維特比算法導(dǎo)致計算復(fù)雜度略有提高，但該模型與和弦識別器的配合使用，合理地強(qiáng)調(diào)了音符的時間連續(xù)性，且該算法的準(zhǔn)確率比單幀信號方法有所提高。
　　實驗結(jié)果表明，本文提出的基于單幀信號的多基頻估計方法在音符隨機(jī)組合及樂曲片段中均以較低復(fù)雜度獲得較高的準(zhǔn)確率?；诙鄮盘柕亩嗷l估計方法在兩類試驗材料中也都獲得了較高的準(zhǔn)確率。