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基于網(wǎng)格圖特征的琵琶指法自動(dòng)識別

來源:CAAI認(rèn)知系統(tǒng)與信息處理專委會(huì)     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2020/6/12   主題:其他 [加盟]

在人工智能方法飛速發(fā)展的今天,對樂器的演奏指法的自動(dòng)分析在樂曲的檢索、鑒賞引導(dǎo)、演奏輔助學(xué)習(xí)等方面均具有重要意義。琵琶作為一種中國傳統(tǒng)樂器,對其進(jìn)行自動(dòng)分析的已有工作大多集中于對琵琶聲音的算法合成方面的探討[1-3],而在指法自動(dòng)識別、分類方面涉及很少。在我們的工作中,提出了對琵琶不同指法所產(chǎn)生的聲音具有明顯區(qū)分度的網(wǎng)格圖特征,用于對幾種典型的琵琶演奏指法進(jìn)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)識別。

2. 常用的琵琶演奏指法簡介

琵琶演奏出的聲音大多為包含豐富諧波的樂音類聲音,也有部分特殊指法能夠發(fā)出不體現(xiàn)明顯諧波特性的噪音類聲音。我們選取了4種樂音類演奏指法和3種噪音類演奏指法進(jìn)行分析和自動(dòng)識別。

4種樂音類指法為彈、輪指、泛音和掃弦。彈為琵琶演奏的最基本指法,即用右手食指撥弦。輪以右手食指為第1、中指第2、無名指第3、小指第4,依次向左前方彈出,而后大指為第5由反向挑進(jìn),得5聲稱1輪。泛音是左手虛按住1根弦同時(shí)右手彈該弦,音量大,且音質(zhì)清脆明亮。掃弦為用右手食指依次快速彈4弦。

3種噪音類指法為絞弦、擊板和摘。絞弦是中指將1弦推進(jìn)去至右側(cè)1根或幾根弦下方,食指將右側(cè)1根或幾根弦身向左拉出壓在左側(cè)的1根推弦上,并用食指按住絞在一起的兩根琴弦,取出中指,然后輪雙弦。擊板是用右手擊打面板。摘是用右手拇指指肉觸弦,中指彈奏。

我們以聲譜圖為基礎(chǔ),針對以上幾種琵琶演奏指法提取了3種不同類型的網(wǎng)格圖用于對琵琶指法的自動(dòng)識別。

3. 以聲頻圖為基礎(chǔ)的琵琶音色網(wǎng)格圖

我們使用的琵琶演奏聲音樣本來源于中國音樂學(xué)院構(gòu)建的中國音樂數(shù)據(jù)庫———CCMusic[4]。這個(gè)數(shù)據(jù)庫的琵琶素材部分包含專業(yè)演奏者用多種琵琶演奏指法錄制的聲音樣本,各指法一般錄制兩遍。

聲譜圖作為同時(shí)體現(xiàn)聲音信號的時(shí)域、頻域特征的綜合的可視化表達(dá)方式,能夠保留聲音信號中的大多數(shù)信息,因此能夠?qū)?shù)字圖像處理方法引入到音頻信號分析中。聲譜圖相似度可被用于音樂檢索或音樂風(fēng)格分析;而將聲譜圖作為圖像,通過對其2維頻譜的分析,可以對語音和音樂信號進(jìn)行識別;多分辨率的聲譜圖也被用于伴奏音樂與歌唱人聲的分離等[5-9]。我們使用聲譜圖作為基本信息來源,并在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展為3種對不同指法的區(qū)分度更明顯的網(wǎng)格圖,從中提取特征進(jìn)行指法的自動(dòng)識別。琵琶聲音樣本分析與特征提取的流程圖如圖1所示。






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