基于改进CQT语谱图的单旋律识别法
第2课《语音识别的实现--体验语音特征提取、训练、识别全过程教案清华大学版2024信息科技六上
教师活动第 3.2课《语音识别的实现——体验语音特征提取、训练识别全过程》1.板书课题：机器实现智能的过程从某种角度上可以看成是模拟人类智能的过程，要想机器实现语音识别，不妨先从“人如何分辨声音”来一探究竟。
这节课就让我们依照人听到并分辨声音的过程，来理解机器是如何识别声音的!思考：同学们，请思考一下，你们认为机器是靠什么听到声音并能分辨出人们说的是什么话呢?一、人识别语音的过程人类智慧相当复杂，仅靠一种感觉器官往往无法实现，通常需要信息的感知器官、信息的处理中枢等相互配合才能实现智能。
人们听到声音的过程也是如此。
耳朵与大脑的协同作用“风声雨声读书声，声声人耳。
”当外界有物体发出声音时，人耳进行声音的采集，耳蜗会将不同声音的频率区分开，转化为大脑可以理解的神经信号再传递到大脑进行分析和存储，这时人才听到声音。
当再次听到类似的声音时，人就能分辨出来。
所以人类的听觉系统并不仅指耳朵，还包括能够记住和分辨声音的大脑等。
整体而言，人类分辨声音的过程可以概括为采集与分频、大脑进行识记、新语音的匹配与识别、输出结果，如图 3.2.1所示。
课堂活动想一想：人类的听觉系统哪一部分是不可或缺的？对于听力缺失的人来说，怎样才能“听到”声音？人类的听觉系统中，耳朵的结构是不可或缺的，尤其是内耳的耳蜗。
耳蜗内的毛细胞负责将声波转化为神经信号，并通过听神经传递到大脑，从而使我们能够感知声音。
对于听力缺失的人来说，有几种方法可以帮助他们“听到”声音：1.助听器：助听器是一种放大声音的设备，可以帮助听力受损的人更好地听到周围的声音。
2.人工耳蜗：对于重度听力损失的人，人工耳蜗是一种植入式设备，可以直接刺激听神经，绕过受损的耳蜗，从而使人能够感知声音。
3.视觉辅助：一些人可能会使用手语或唇读等方式来“听到”声音的内容，通过视觉信息来理解交流。
4.振动设备：一些设备可以将声音转化为振动，通过身体的触觉感知声音，例如音乐振动器。
这些方法可以帮助听力缺失的人更好地与外界交流和感知声音。
使用能量和过零率方法进行VAD、VBD、DTM和单音高效识别
维普资讯
新 技 术 ．新 亚 ｌ ｌ 务一
动 ，但 也 比 单 音 或 Ｄ ＭＦ Ｔ 变化 明 显 。 由此 ， 我 们 可 以先 由 信 号 的 短 时 平 均 能 量 的 特 征 参 数 分 析 ， 把 种 信 号 分 为 两 类 ， 一 类 是 短 时 能 量 变 化 较 大 的， 包 括 语 音 信 号 和 话 带 数 据： 另一类则是短 时能量较稳定 的，包￣Ｄ ＴＭＦ 单 音 。 和
新 技术 ・ 业务 新
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在 背 景 噪 声， 则过 零率 较 小 。 一 般 的 经 验 数 据 是 ： 当采 样 频 率 为８ Ｏ ０ ｚ￣ 对 一个 １ 的 语 音 帧 ， 清音 的 过 零 ０ Ｈ Ｂ， ， ０ ｍｓ 率 大 于４ ， 浊 音 的 过 零 率 小 于 １ ９ ４。对 于 话 带 数 据 信 号 ， 其 过 零 率 大 致 为其 载 频 的两 倍 。 由 于 通过 短 时 能 量 分 析 ， 已 经 可 以很 清 楚 的 把 话 带 数 据信 号识 别 出来 。
３ 功 能实现 与特征参 数分析
３１ 信号采集 ．
为 了 体 现 能 量 和 过 零 率 参 数 的 提 取 分 析 ， 我 们 分 别 采 集 了３ ＂ 合 信 号 ， 其 中一 个 只 有 话 音 和 话 带 混 合 在 一 ４混
基于同音频广播节目识别的
选择合适的特征提取算法：根据节目 内容的差异，选择适合的特征提取算 法，如梅尔频率倒谱系数(MFCC)、 线性预测编码(LPC)等。
考虑音频质量：在特征提取前，应充 分考虑音频的质量，通过预处理技术 如降噪、增益控制等，提高低质量音 频的识别准确性。
优化音频指纹编码算法
音频指纹编码算法是将音频信号转化为具有唯一 性的数字指纹，便于存储和比对。以下是一些优 化音频指纹编码算法的策略
跨语言和跨文化问题
针对不同语言和文化背景的广播节目，需要研究跨语言的识别技 术和文化敏感的识别方法。
同音频广播节目识别与其他领域的融合与应用拓展
与推荐系统的融合
将同音频广播节目识别与推荐系统相结合，可以根据用户的兴趣和 行为，为用户推荐合适的广播节目。
音频溯源与版权保护
通过同音频广播节目识别，可以追踪音频的来源和版权信息，保护 知识产权。
通过同音频广播节目识别技术，可以将广 播节目中的音频片段与音乐库中的音乐进 行匹配，从而找到最相似的音乐，提供精 准的音乐搜索服务。同时，结合用户画像 和听歌历史，推荐系统可以为用户提供个 性化的音乐推荐服务，满足用户的多样化 需求。
音频指纹技术在版权保护中的应用
总结词
音频指纹技术是同音频广播节目识别的重要 应用之一，可以用于版权保护和盗版追踪。
同音频广播节目识别技术可以分析广播节目 中的音频内容，识别出节目的主题、情感和 受众群体，为广告商提供准确的定向广告投 放。同时，通过对广告投放效果的监测和分 析，广告商可以实时调整投放策略，提高广
告效果和投资回报率。
同音频广播节目识别在安全监控中的应用
要点一
总结词
要点二
详细描述
同音频广播节目识别技术可以应用于安全监控领域， 对监控视频中的声音进行识别和分析，提高安全监控 的准确性和效率。
实验五单片机音乐中音调和节拍的确定方法
调号-音乐上指用以确定乐曲主音高度的符号。
很明显一个八度就有12个半音。
A、B、C、D、E、F、G。
经过声学家的研究，全世界都用这些字母来表示固定的音高。
比如，A这个音，标准的音高为每秒钟振动440周。
升C调：1＝#C，也就是降D调：1＝BD；277（频率）升D调：1＝#D，也就是降E调：1＝BE；311升F调：1＝#F，也就是降G调：1＝BG；369升G调：1＝#G，也就是降A调：1＝BA；415升A调：1＝#A，也就是降B调：1＝BB。
466,C 262 #C277D 294 #D(bE)311E 330F 349 #F369G 392 #G415A 440. #A466B 494所谓1＝A，就是说，这首歌曲的“导”要唱得同A一样高，人们也把这首歌曲叫做A调歌曲，或叫“唱A调”。
1＝C，就是说，这首歌曲的“导”要唱得同C一样高，或者说“这歌曲唱C调”。
同样是“导”，不同的调唱起来的高低是不一样的。
各调的对应的标准频率为：单片机演奏音乐时音调和节拍的确定方法经常看到一些刚学单片机的朋友对单片机演奏音乐比较有兴趣，本人也曾是这样。
在此，本人将就这方面的知识做一些简介，但愿能对单片机演奏音乐比较有兴趣而又不知其解的朋友能有所启迪。
一般说来，单片机演奏音乐基本都是单音频率，它不包含相应幅度的谐波频率，也就是说不能象电子琴那样能奏出多种音色的声音。
因此单片机奏乐只需弄清楚两个概念即可，也就是“音调”和“节拍”。
音调表示一个音符唱多高的频率，节拍表示一个音符唱多长的时间。
在音乐中所谓“音调”，其实就是我们常说的“音高”。
在音乐中常把中央C 上方的A音定为标准音高，其频率f=440Hz。
当两个声音信号的频率相差一倍时，也即f2=2f1时，则称f2比f1高一个倍频程, 在音乐中1（do）与.1，2（来）与.2……正好相差一个倍频程，在音乐学中称它相差一个八度音。
C语言音频识别音频特征提取和语音识别的方法
C语言音频识别音频特征提取和语音识别的方法C语言是一种广泛应用于计算机编程的程序设计语言，其功能强大且灵活。
在音频处理领域，C语言也被广泛用于音频特征提取和语音识别。
本文将介绍C语言中实现音频识别的方法，包括音频特征提取和语音识别。
一、音频特征提取音频特征提取是音频识别的重要一步，它将原始音频数据转换为数值特征，以供后续的语音识别算法使用。
以下是几种常用的音频特征提取方法：1. 傅里叶变换（Fourier Transform）：傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，通过分析不同频率的分量来提取音频特征。
在C语言中，可以使用FFT算法实现傅里叶变换。
2. 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）：STFT 是一种将音频信号分割为小片段来进行频谱分析的方法。
通过对每个时间段应用傅里叶变换，可以得到时频谱图。
C语言中可以使用窗函数来实现STFT算法。
3. Mel频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）：MFCC是一种用于音频和语音识别的特征表示方法。
它首先将音频信号应用STFT，然后对每个频率带的能量进行取对数并进行离散余弦变换，最后选择得分最高的几个系数作为特征向量。
二、语音识别在得到音频数据的特征向量后，可以使用各种机器学习算法来进行语音识别。
以下是几种常用的语音识别方法：1. 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）：HMM是一种常用的语音识别算法，它将语音信号视为一系列状态的序列，并通过观察发射概率和状态转移概率来计算最可能的状态序列。
在C语言中，可以使用HMM库来实现HMM算法。
2. 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）：GMM是另一种用于语音识别的统计建模方法，它假设每个状态的概率密度函数由多个高斯分布组成。
通过最大似然估计，可以得到每个状态的高斯参数。
五线谱识别方法
五线谱识别方法
五线谱识别是指通过技术手段自动识别和提取五线谱中的音符信息。
以下是一些五线谱识别的方法：
1. 图像处理和计算机视觉：
-使用图像处理技术，如边缘检测、二值化等，将五线谱图像转换为计算机可处理的形式。
-利用计算机视觉算法来检测五线谱中的线条和音符。
2. 深度学习和神经网络：
-使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）来学习五线谱图像的特征。
-利用神经网络对五线谱的线条、符号等进行分类和识别。
3. 光学字符识别（OCR）：
-将五线谱图像看作文本，应用OCR技术进行字符的提取和识别。
-针对音符、符号等特殊元素，设计专用的OCR模型。
4. 音符特征提取：
-通过数学算法和信号处理技术，提取五线谱中音符的时值、音高等特征。
-使用模式识别技术来匹配这些特征，从而实现音符的识别。
5. 机器学习方法：
-基于机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，对五线谱图像进行分类。
-使用已标注的训练数据集，训练模型以识别音符、休止符等元素。
6. 结合规则和语境信息：
-利用五线谱中的规则信息，如音符排列、音程规则等，结合上下文语境进行识别。
-基于音乐理论的知识，提高对音符和其他符号的正确性。
以上方法常常会结合使用，形成一个综合的五线谱识别系统。
这需要在实际应用中根据具体需求和场景进行合理选择和优化。
听觉注意模型的语谱图语音情感识别方法
思路。听觉注意模型来源于生物学原理， 它模拟了
９ ］ 。在模型研究中， 获得 人类听觉系统运行的进程 ［
１ ］ 点［ 。相比语音识别成百上千小时的语音库， Ｓ Ｅ Ｒ
基金项目：国家自然科学基金项目（ ６ １ ２ ７ ３ ２ ６ ６ ，６ １ ３ ７ ５ ０ ２ ８ ） ；教育部博士点专项基金（ ２ ０ １ １ ０ ０ ９ ２ １ ３ ０ ０ ０ ４ ） ；山东省自然科学基金（ Ｚ Ｒ ２ ０ １ ４ Ｆ Ｑ ０ １ ６ ）
１ 引言
在人工 智 能 和 模 式 识 别 领 域， 语音情感识别 （ Ｓ Ｅ Ｒ ） 能够为人机交互提供自然而基本的媒介。随
收稿日期：２ ０ １ ５ － １ ２ － ２ ３ ；修回日期：２ ０ １ ６ － ０ ３ － ２ １
着实用计算机性能的爆炸式进步和语音技术的显 著提高， 在目前 Ｓ Ｅ Ｒ技术研究中， 如何得到大量实 用的语音情感数据， 即跨数据库问题成为关注的热
１ ３ ］ 要的情感能力 ［ 。
本文安排如下： 第一部分关于跨库 Ｓ Ｅ Ｒ进行简 要说明， 讨论有效的情感特征并引入基于视觉显著 性的新特征类型； 第二部分提出基于时频原子和语 谱图特征的声学注意模型， 并将其用于 Ｓ Ｅ Ｒ系统； 据此， 第三部分在跨数据的语音情感库上进行仿真 实验并针对结果分析； 最后第四部分对提出的听觉 注意 Ｓ Ｅ Ｒ系统进行了讨论和总结。
第３ ２卷 第 ９期 ２ ０ １ ６年 ９月
文章编号： １ ０ ０ ３ － ０ ５ ３ ０ （ ２ ０ １ ６ ） ０ ９ － １ １ １ ７ － ０ ９
音乐信号的谱分析与鉴别方法研究
音乐信号的谱分析与鉴别方法研究音乐作为一种艺术形式，在人类文化中扮演着非常重要的角色。
根据人类的不同需求，音乐又分为了多种不同的类型和风格。
而从技术角度来看，音乐的信号应该是由一系列的波形组成的，这些波形也就有着各自不同的频率和振幅。
因此，对音乐信号进行分析和鉴别也就变得十分重要了。
音乐信号的谱分析通过对音乐信号进行谱分析，我们可以分析其频域特征，了解音乐信号是由哪些频率的波形组成的。
传统上，谱分析的方法主要有两种：傅里叶变换和小波分析。
傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法。
通过傅里叶变换，我们可以将时域上的波形分解成多个频率成分，从而得到频域上的波形。
在实际应用时，我们通常使用快速傅里叶变换（FFT）来进行傅里叶变换，因为其速度和效率更高。
与傅里叶变换不同，小波分析是一种同时分析时间和频率信息的方法。
在小波分析中，我们使用小波函数将时域信号进行分解，并将每个分解出来的小波函数进行频谱分析。
在实际应用中，我们通常使用离散小波变换（DWT）来进行小波分析，因为它比傅里叶变换更适合信号的局部特征分析。
音乐信号的鉴别方法除了进行谱分析之外，我们还可以通过一些方法来对音乐信号进行鉴别。
在传统的音乐鉴别方法中，通常是通过人工进行听辨来进行鉴别。
这种方法的精度很高，但是限制了其效率和可拓展性。
近年来，随着人工智能技术的发展，我们可以使用计算机自动进行音乐鉴别。
其中，主要有以下几种方法：1. 基于特征提取的方法。
这种方法通常是通过从音乐信号中提取特征来进行鉴别。
例如，我们可以提取音符序列、音高、节拍等特征来进行鉴别。
然后，将提取出来的特征输入到机器学习模型中进行分类。
这种方法广泛应用于音乐分类、乐器识别等领域。
2. 基于卷积神经网络的方法。
这种方法通过训练具有卷积层和池化层的深度神经网络来进行音乐鉴别。
训练时，我们将音乐信号作为输入，将每个样本作为一个数组，并将数组的每个元素视为一个特征。
然后，将这些特征输入到模型中进行分类。
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１ Ⅳ １ 一
川ｅ
丘ｌ
二 、ＱＴ 变换
传统离散傅里叶变换 ：
１ Ｎ－！ ， ２
麦
其 中
ＱＴ 窗 ，得 到 改 进 的Ｃ ：
＝
志 ２ ７
嘲＝ ∑ ］下 ｅ 一
设采样频率为 ，若要获碍 的分辨率 ，则需要 的
点数 至少为 ［ ］ 。如要获得 １ ｚ Ｈ 的分辨率 ，则需要４ １０ ４０
关键 词 ：Ｃ ＱＴ；语 谱 图 ；泛音 叠加
信 息 相适 应 ，我们 设基 准 音 高 （ ＤＩ ＭＩ 信息 最低 音 ）
一
、
引言
ｆ ： ４ ｘ 卜 Ｊ ８ ７Ｈ ｏ ４ ０ ２ ＿ １６ ｚ， 在 此 基 础 上 每 个 音 高
．
相对于语音识别 ，音乐乐音识别是一个 不十分被重 视的课题 。随着音乐教育界的快速发展 ，如何将一段音 频转换成乐谱也越来越有实用价值 。 乐音识别 从大类 上可 以分为单旋 律识别 和 复旋律 识别 。传统 的音乐 识别使 用Ｆ Ｔ Ｆ 算法 ，以获得 高精 准
信息系统工程 ｌ ０２ １ ９ １ ２ ２ ５０ ２
音 乐 中 的音 高 是 量 化 的 ，为 了 和 计 算 机 ＭＩ ＤＩ
乐 中的 １８ 半音 。实验证 明 ，对 于音乐 ，Ｃ ＴＩＦ Ｔ ２个 Ｑ ： Ｆ ￣
Ｃ Ｔ Ｑ 变换为 ：
＝
』 ｝
∑
０
， — ２
） ｈ —
有更高的精 准度 、更快的运行效率 。由于Ｃ Ｔ Ｑ 语谱图中
的点与音高有着一一对应的关 系，故更方便下一步的乐 音信息提取 。
度 ，但其缺点是对于乐音识别包含太多的冗余信息 ，执
行 效率低 ，不 够快捷 。在文 献［】 ，徐 国庆提 出结 合 １中
律 ，若想识别 出 处对应 的频域 幅度值 ，选取 的点数
应为
Ｍ
Байду номын сангаас
小 波的方法识别单旋律乐音 １ ，文献［］ ２ 中，刘伟提出用
ＨＭＭ模 型识别单旋律 。文献［】 ３中，丁志 中等分析了常 数Ｑ变换 的性 能。本文将针对单旋律 ，采用改进的Ｃ Ｔ Ｑ 算法 ，构建时域信号的Ｃ Ｔ Ｑ 语谱 图模型。Ｃ Ｔ Ｑ 是一种针 对特 定频 率做变换的模型 ，１８ ２ 个特定 的频率对 应着音
ｆ ｘ Ｊ ０ ≤ ２ ｏ ２ （ ≤ｋ １７，其 ＠ｋ ２ ￣ ｋ １ ８ ＿ ＝ － １ ｌ＝ ０ 分别代表 － 钢 琴最低音 和最高音 ），因此 ，Ｃ Ｔ Ｑ 的频域 长度总是
＝
１８ ，与音乐半音一一对应 ，不含其它冗余信息。 ２
Ｃ 的精 髓在 于变分辨 率处理 。对低频选 取较多 ＱＴ 采样点 ，对 高频选取较少采样点 。根据奈奎斯特采样定
和 制成 表格 ，并构造 一个 变换矩 阵Ｄ，通过 变换 ：
Ｘ ｋ Ｄ ［］ ［ ＝ ｘｎ ］
频的分辨率相 同，不能很方便地反映出音乐信息 ，由此
我们 引入ｃｎｔ ｔ 变换 （ ｏｓ ｎＱ ａ 常数Ｑ 变换 ）。
就可 以方便快捷地计算 出对应的 明
ＦＴ Ｆ 与Ｃ Ｔ Ｑ 变换 的比较 ：
＾
为 了提 高ｃ Ｔ Ｑ 变换 的性 能 ，可 以对原信 号进行 加
』 ｎ Ｏ Ｖｋ ＝
∑ｗ ］ｎ ［ｘ ］ Ｍ ｎ ［ｅ
个点 ，与之对应 的ｘ［］ ｋ也含有４ １ ０ ４ ０ 个点 。音乐信号具 有低频密 、高频疏的特点 ，离散傅里 叶变换在高频 与低
本 试验 中ｗ ， 采用 了汉 明窗 ，实 际应用 中 ，可将 ［］ ｚ
Ａ Ａ Ｅ ＣＲ Ｓ ＡＲ Ｈ 学 术 研究 Ｃ Ｄ ＭＩ Ｅ Ｅ Ｃ
基于改进Ｃ Ｔ Ｑ 语谱图的单旋律识别法
◆ 孔秋 强 阮祥祥 吴 平 彭星波
摘要 ：音 乐信 号具有音 高量化 ，频率从低 到高呈指数 变化的特点。传统的 Ｆ Ｔ变换具有频域分辨 率均等的特点 ，不能很好地适应音 乐信 号分析 。本文 中 Ｆ 针对音 乐信号特有 的属性 ，运用ＣＱＴｖ） 其频谱 图的改进 算法 ，提 出一种新 Ｘ３ ｋ 的寻找基音频率的算法，实现单旋律 音乐乐谱化 的这一过程 。