孟令紅

摘要：為了提高音樂分類和檢測正確率，設(shè)計了一種復(fù)雜噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測模型。首先分析當(dāng)前音樂分類和檢測的研究進展，指出各種音樂分類和檢測模型存在的缺陷，然后采集音樂分類和檢測信號，引入去噪技術(shù)對噪聲進行消除處理，從信號中提取特征，最后將特征和音樂類型分別作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出向量，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練建立音樂分類和檢測模型。在相同環(huán)境下，與其它音樂分類和檢測模型進行了對比測試，結(jié)果表明，無噪聲環(huán)境下，這個模型的音樂分類和檢測精度超過95%，在復(fù)雜噪聲環(huán)境下，文中模型的音樂分類和檢測精度超過90%，遠遠超過音樂處理的實際應(yīng)用控制范圍，音樂分類和檢測效果優(yōu)于對比模型，具有一定的實際應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞：噪聲干擾;音樂分類;檢測精度;提取特征向量;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);仿真測試

中圖分類號：TP181

文獻標(biāo)志碼：A

MusicClassificationandDetectionModelinComplexNoiseEnvironment

MENGLinghong

（

HebeiRadioandTelevisionStation，Shijiazhuang050031，China

）

Abstract：Inordertoimprovetheaccuracyofmusicclassificationanddetection，amusicclassificationanddetectionmodelincomplexnoiseenvironmentisdesigned.Firstly，thispaperanalyzesthecurrentresearchprogressofmusicclassificationanddetection，andpointsoutthedefectsofmusicclassificationanddetectionmodels.Thenthemodelcollectsmusicclassificationanddetectionsignals，introducesdenoisingtechnologytoeliminatethenoise，extractsfeaturesfromthesignals，andfinallytakesfeaturesandmusictypesasinputandoutputvectorsofneuralnetwork，respectively.Themodelestablishessoundthroughthetrainingofneuralnetwork.Theresultsshowthattheaccuracyoftheproposedmodelisover95%innoiselessenvironmentandover90%innoisingenvironment，whichisfarbeyondtheactualapplicationcontrolrangeofmusicprocessing，andtheeffectofmusicclassificationanddetectionisbetterthanthecomparisonmodel，andithasacertainpracticalapplicationvalue.

Keywords：noiseinterference;musicclassification;detectionaccuracy;featurevectorextraction;neuralnetwork;simulationtest

0引言

隨著人們生活水平的不斷提高，人們享受生活的方式多元化，其中聽音樂成為一種重要的消遣方式。但是在音樂采集過程中，由于環(huán)境中一些不利影響的干擾，使得音樂包括了一些對音質(zhì)有損的信息，這些信息統(tǒng)稱為噪聲。在復(fù)雜噪聲環(huán)境，有時噪聲會淹沒了有用的音樂信號，使得人們無法識別正確的音符，因此如何進行噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測具有十分重要的研究意義[13]。

當(dāng)前復(fù)雜噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測模型主要有兩大類型，一類是線性的音樂分類和檢測模型，最具有代表的為k最近鄰算法，其音樂分類和檢測過程十分簡單，使得音樂分類和檢測效率相當(dāng)高，但是音樂分類和檢測精度比較低，使得使用范圍受到了限制[45];另一類為非線性的音樂分類和檢測模型，最具代表性為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂分類和檢測模型，深度置深網(wǎng)絡(luò)的音樂分類和檢測模型等[68]，它們的音樂分類和檢測要優(yōu)于線性的音樂分類和檢測模型，但是當(dāng)音樂的噪聲環(huán)境比較復(fù)雜時，它們的音樂分類和檢測效果急劇下降，對噪聲的魯棒性比較低，使得音樂分類和檢測錯誤率變大，難以滿足音樂分類和檢測的實際應(yīng)用要求[911]。

為了提高音樂分類和檢測正確率，設(shè)計了一種復(fù)雜噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測模型。在相同條件，與其它音樂分類和檢測模型進行了對比測試，結(jié)果表明，無論是無噪或者噪聲環(huán)境下，本文模型的音樂分類和檢測精度均要明顯優(yōu)于對比模型，對比結(jié)果有效的證明了本文音樂分類和檢測模型的有效性和優(yōu)越性。

1多種噪聲環(huán)境下的音樂分類和檢測模型

1.1音樂噪聲的去除技術(shù)

當(dāng)音樂含有噪聲時，音樂信號變化曲線就會發(fā)生改變，設(shè)含噪

聲為t（n），有用、干凈的音樂信號為s（n），那么復(fù)雜噪聲環(huán)境中的音樂信號如式（1）。

y（n）=s（n）-at（n）

（1）

式中，a表示噪聲類型，如白噪聲、高斯噪聲等。

噪聲t（n）通常使得音樂信號存儲空間增加，變化曲線發(fā)生變異，無法正確識別音樂信號類型，因為需要消除噪聲所起的負面影響，本文選擇軟閾值的小波變換對音樂信號噪聲進行去除，設(shè)一個含有噪聲的音樂信號去除前后變化曲線如圖1所示?？梢悦黠@看出，無噪音樂信號和含有噪聲的音樂信號變化特征差別十分明顯，其中縱坐標(biāo)為信號幅度，橫坐標(biāo)為采集時間，如圖1所示。

1.2音樂分類和檢測特征提取

音樂分類和檢測的特征很多，由于音樂中包含信息發(fā)生變化時，其短時能量頻譜就會發(fā)生相應(yīng)的改變，因此短時能量頻譜是一種有效的信號識別特征。本文選擇短時能量頻譜特征進行音樂分類和檢測建模。設(shè)音樂的采樣頻率為fi，音樂的頻譜信號方差值計算公式如式（2）。

sp=∑Ni=1（fi-i）2p（fi）∑Nn=1p（fi）

（2）

音樂短時能量頻譜特征計算公式如式（3）。

ff=∑Ni=1（fi-i）2p（fi）sp3∑Nn=1p（fi）

（3）

1.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

音樂短時能量頻譜特征數(shù)量為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的節(jié)點數(shù)量，音樂類型為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層的輸出，隱含層映射函數(shù)為：

f：Rm→R，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其輸入和輸出分別如式（4）、式（5）。

Sj=∑mi=1wijx（i）-θj

（4）

bj=11+exp∑mi=1wijxi-θj，j=1，2，…，p

（5）

式中，wij和θj為隱含層的節(jié)點權(quán)值和閾值。

根據(jù)同樣的原理，可以得到輸出層的輸入和輸出如式（6）、式（7）。

L=∑pj=1wjkbj-θk

（6）

xi+1=1（1+exp（∑pk=1wkjbj-θk））

（7）

式中，wkj和θk分別為輸出層的節(jié)點和閾值。

1.4噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測步驟

Step1：對音樂的噪聲場景進行模擬，然后從噪聲場景中采集大量的音樂信號，并去除前面和最后一段音樂信號，保持音樂信號的連續(xù)性。

Step2：引入去噪技術(shù)，對音樂信號進行噪聲消除處理，去除音樂信號中噪聲，得到干凈有用的音樂信號，有利于后續(xù)的音樂分類和檢測。

Step3：從無噪的音樂信號中提取短時能量頻譜特征，并采用如下方式對短時能量頻譜特征進行預(yù)處理如式（8）。

ff′i=max-ffimax-min

（8）

式中，max和min分別表示短時能量頻譜特征的最大和最小值。

Step4：短時能量頻譜特征和音樂類型分別作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出向量，通過訓(xùn)練確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及參數(shù)。

Step5：采用最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及參數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立音樂分類和檢測的分類器，并對分類器的性能進行分析和測試。

綜合上述可知，復(fù)雜噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測流程，如圖2所示。

2音樂分類和檢測模型的性能對比測試

2.1測評平臺

為了測試復(fù)雜噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測效果，在相同測試平臺上，選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂分類和檢測模型，該模型沒有引入去噪技術(shù)，和基于KNN的音樂分類和檢測模型，該模型采用了去噪技術(shù)，但是采用KNN建立音樂分類分類器，采用復(fù)雜噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測精度和檢測效率對各模型的性能進行分析，選擇的測試平臺設(shè)置，如表1所示。

2.2測評對象

為了使音樂分類和檢測效果具有說服力，選擇5種音樂，每一種音樂包括有噪和無噪數(shù)據(jù)，它們的樣本數(shù)如表2所示。

2.3音樂分類和檢測精度分析

采用本文模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KNN對表2中的音樂進行分類和檢測，得到的實驗結(jié)果如圖3、圖4所示。

從圖3和圖4的音樂分類和檢測精度進行對比和分析可以發(fā)現(xiàn)：

（1）KNN的音樂分類和檢測精度最低，無法準(zhǔn)確描述音樂信號包含的信息，雖然引入了去噪技術(shù)，對噪聲的干擾可以進行抑制，但是由于KNN只能建立音樂分類和檢測的線性分類器，使得音樂分類和檢測錯誤率比較高，實際應(yīng)用價值很低。

（2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂分類和檢測精度要高于KNN的音樂分類和檢測精，可以更好的描述音樂信號變化特點，這是因為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立非線性的音樂分類和檢測分類器，但是由于沒有引入去噪技術(shù)，無法消除噪聲對音樂分類和檢測的影響，使得音樂分類和檢測錯誤率相對比較大，音樂分類和檢測效果有待改善。

（3）本文模型的音樂分類和檢測精度最高，可以更加全面、準(zhǔn)確描述音樂信號包含的信息，大幅度減少了音樂分類和檢測錯誤率，對于有噪音樂，音樂分類和檢測精度超過了90%，對于無噪的音樂，音樂分類和檢測精度更是達到了95%以上，完全可以滿足音樂檢索的實際應(yīng)用要求，獲得較好的音樂分類和檢測結(jié)果，這主要是由于本文模型利用了去噪技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，克服了當(dāng)前音樂分類和檢測過程中存在的不足，對比結(jié)果體現(xiàn)了本文音樂分類和檢測模型的優(yōu)越性。

2.4音樂分類和檢測效率析

對于有噪的音樂，統(tǒng)計3種模型的音樂分類和檢測時間，如圖5所示。

從圖5可以看出，KNN的音樂分類和檢測時間最少，速度最快，但是由于音樂分類和檢測精度太低，不能滿足音樂分類和檢測的實際應(yīng)用要求，本文模型的音樂分類和檢測時間要少于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，說明通過對噪聲的消除，很好的抑制了噪聲對音樂分類和檢測的干擾，提高了音樂分類和檢測效率。

3總結(jié)

音樂分類和檢測是音樂檢索的重要技術(shù)，由于噪聲的干擾，當(dāng)前音樂分類和檢測模型無法獲得理想的音樂分類和檢測結(jié)果，使得音樂分類和檢測錯誤率比較高，為了獲得更優(yōu)的音樂分類和檢測效果，設(shè)計了一種復(fù)雜噪聲環(huán)境中的音樂分類和檢測模型。首先采集音樂分類和檢測信號，并進行噪聲消除處理，然后提取音樂分類和檢測特征向量，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對各種類型的音樂信號變化特點進行描述，建立了音樂分類和檢測模型，測試結(jié)果表明，本文模型是一種精度高、魯棒性強的音樂分類和檢測精模型，具有十分廣泛的應(yīng)用前景。

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（收稿日期：2020.03.12）