劉紅梅

(阿克蘇職業(yè)技術學院 人文藝術學院，新疆 阿克蘇 843000)

0 引言

隨著人們生活水平不斷的提高，對音樂需求更加廣泛，同時隨著聲樂技術不斷的成熟，出現(xiàn)了許多音曲，樂曲節(jié)拍具有多樣性，如何對樂曲節(jié)拍進行準確識別，是當前音樂研究領域中的一個重要課題[1-3]。

針對樂曲節(jié)拍識別問題，許多學者和研究機構進行了廣泛、深入的研究，提出許多有效的樂曲節(jié)拍識別方法[4-6]。樂曲節(jié)拍識別與語音識別具有一定的相似性，識別原理大致相同，如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的樂曲節(jié)拍識別方法等[7-9]。在實際應用中，這些樂曲節(jié)拍識別方法還存在許多不足，如樂曲節(jié)拍識別的精度低，經(jīng)常出現(xiàn)誤識現(xiàn)象，拒識率相當高，難以滿足樂曲節(jié)拍識別的實際要求[10-12]。

音頻指紋是一種重要的語音信號特征，其可以描述樂曲節(jié)拍類型，為了提高樂曲節(jié)拍識別精度，克服當前樂曲節(jié)拍識別過程中存在的不足，提出基于音頻指紋技術的樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)，并與當前其它樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)進行了對比測試。結(jié)果表明，本文系統(tǒng)得到了理想的樂曲節(jié)拍識別結(jié)果，樂曲節(jié)拍誤識率低于對比系統(tǒng)，驗證了本文系統(tǒng)的優(yōu)越性。

1 基于音頻指紋技術的樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)

一個完整的樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)包括硬件部分和軟件部分，其中硬件部分是樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的基礎，而軟件部分是樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的靈魂，兩部分協(xié)調(diào)工作完成樂曲節(jié)拍識別。

1.1 樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的硬件結(jié)構

基于音頻指紋技術的樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)硬件結(jié)構如圖1所示。

圖1 樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的硬件結(jié)構

主要包括：樂曲節(jié)拍信號采集模塊、樂曲節(jié)拍信號的存儲和傳輸模塊，樂曲節(jié)拍識別模塊。樂曲節(jié)拍信號通過傳感器進行采集，通過TMS320VC5402 微處理器對樂曲節(jié)拍信號進行放大處理，將放大處理后的樂曲節(jié)拍信號輸入到存儲器保存起來，同時將樂曲節(jié)拍信號數(shù)據(jù)根據(jù)計算機能夠識別的形式存儲到樂曲數(shù)據(jù)庫中，其中樂曲節(jié)拍識別模塊是最為關鍵的部分，其直接影響樂曲節(jié)拍識別結(jié)果的好壞，本文采用音頻指紋算法的樂曲節(jié)拍識別技術。

由于樂曲節(jié)拍信號具有一定的特殊性，為了防止樂曲節(jié)拍信號被放大處理產(chǎn)生變形現(xiàn)象，處理器的電路采用二級阻容耦合模式。一級電路為射極跟隨電路，其主要用于去除樂曲節(jié)拍信號中的噪聲，保證輸入與輸出信號的相位不發(fā)生變化，將未失真信號輸入到下一級電路進行處理；二級電路為共射極放大電路，主要用于對樂曲節(jié)拍信號進行放大處理，同時使放大后的樂曲節(jié)拍信號不發(fā)生變形。

1.2 基于音頻指紋的樂曲節(jié)拍識別方法

在進行樂曲節(jié)拍識別時，首先要建立樂曲節(jié)拍識別的指紋數(shù)據(jù)庫，對于待識別的樂曲節(jié)拍信號，計算其與數(shù)據(jù)庫中指紋的匹配度，根據(jù)匹配度得到樂曲節(jié)拍識別結(jié)果[12]。

1.2.1 提取樂曲節(jié)拍信號的指紋

對于待識別的樂曲節(jié)拍信號，通過以下步驟提取其指紋。

Step1：采集待識別的樂曲節(jié)拍信號，對原始樂曲節(jié)拍信號進行一定的預處理，去掉無用的信號，保留有用的樂曲節(jié)拍信號。

Step2：對預處理后的樂曲節(jié)拍信號進行分幀處理，第i幀音頻信號為g(i)，所有幀的樂曲節(jié)拍信號采樣周期和幀的長度是一致的。

Step3：對分幀的樂曲節(jié)拍信號進行復倒譜轉(zhuǎn)換，第2i-1,2i,2i+1幀樂曲節(jié)拍信號之間的關系可以描述為式(1)。

(1)

其中，N表示幀數(shù)量。

Step4：提取樂曲節(jié)拍的指紋系數(shù)p*(i)，具體計算為式(2)。

(2)

Step4：將樂曲節(jié)拍的指紋系數(shù)與閾值t進行比較，根據(jù)比較結(jié)果得到一個由1和0組成的指紋序列如式(3)。

(3)

1.2.2 基于指紋的樂曲節(jié)拍識別

數(shù)據(jù)庫中的樂曲節(jié)拍指紋集合為H={H1,H2,…,Hn}，對于待識別的樂曲節(jié)拍，其指紋序列為P={P1,P2,…,Pn}，為了找到一種映射方式可以對p進行估計，從而實現(xiàn)并置運算，最終得到式(4)。

p=ω1+ω2+…+ωn

(4)

其中，ωi表示樂曲節(jié)拍信號的子串[13]。

為了指紋數(shù)據(jù)庫構建立q-grams子串，一個串長度為n串包括n-q+1個q-grams子串。如當q=2時，存在5個q-grams子串，分別為poss、ossi、ssib、sibl、ible，把它們的值作為待識別樂曲節(jié)拍的指紋索引值，計算樂曲節(jié)拍指紋子串匹配的數(shù)量，根據(jù)打分方式得到數(shù)據(jù)庫的樂曲節(jié)拍序列和待識別樂曲節(jié)拍的匹配分值，選擇分值最高序列作為初始列，具體打分方式為式(5)。

(5)

其中，p(i)和h(i)為目標序列和源序列的索引值。

為了獲得樂曲節(jié)拍指紋最優(yōu)匹配結(jié)果，需要找到樂曲節(jié)拍指紋最長的公用子串，根據(jù)最長公用子串的軌跡，就可以找到最長子串在樂曲節(jié)拍源序列中的位置。

綜合上述分析可知，基于音頻指紋的樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的工作流程如圖2所示。

圖2 基于音頻指紋的樂曲節(jié)拍識別流程

2 仿真測試

2.1 測試對象

為測試基于音頻指紋的樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的性能，使用采樣頻率是23 kHz、分辨率是17 bit、8 s長的MP3音樂文件實施測試，此音樂文件中有多種某類型樂曲。樂曲節(jié)拍原始指紋和待識別的樂曲節(jié)拍音頻指紋分別為H(i)、P(i)，具體計算如式(6)、式(7)。

(6)

(7)

2.2 樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的魯棒性分析

首先對樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的魯棒性進行測試，當前樂曲節(jié)拍受到外界環(huán)境影響的主要因素包括：重采樣、低通濾波、重量化等，對于各種影響因素，采用信噪比和互相關系數(shù)評價樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的性能，結(jié)果如圖3和圖4所示。

圖3 本文系統(tǒng)的采集信號信噪比

圖4 本文系統(tǒng)的提取指紋相關系數(shù)

對圖3和圖4的結(jié)果進行分析可以知道，本文系統(tǒng)的信噪比高，而且原始指紋信息和提取指紋信息之間的互相關系數(shù)高，它們兩者之間的相似度比較高，這表明，外界因素對本文樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)的干擾比較小，具備較顯著的魯棒性，可以獲得理想的樂曲節(jié)拍信號。

2.3 本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍識別效果

測試本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍識別精度，識別精度的計算如式(8)。

(8)

選擇6種樂曲作為測試對象，它們分別為：交響曲、協(xié)奏曲、圓舞曲、進行曲、浪漫曲、奏鳴曲，為了使數(shù)字更為直觀清晰，對6種樂曲的詳細情況分別以圖和表形式進行描述，測試對象分布如圖5所示。

圖5 6種樂曲的數(shù)量詳細分布

本文系統(tǒng)對樂曲節(jié)拍中有效音頻信號識別錯誤數(shù)如表1所示。

表1 本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍識別錯誤數(shù)

分析表1可知，本文系統(tǒng)僅對奏鳴曲的節(jié)拍識別存在錯誤，其它5種樂曲節(jié)拍識別結(jié)果不存在錯誤，證明了本文系統(tǒng)的有效性。

本文系統(tǒng)對樂曲節(jié)拍識別精度計算結(jié)果如圖6所示。

圖6 本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍識別精度

從圖6可以發(fā)現(xiàn)，本文系統(tǒng)樂曲節(jié)拍識別精度很高，完全可以滿足樂曲節(jié)拍識別的實際應用要求。

對于采樣、低通濾波、重量化環(huán)境，統(tǒng)計本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍識別精度，結(jié)果如圖7所示。

圖7 不同因素影響下的樂曲節(jié)拍識別精度

從圖7可以發(fā)現(xiàn)，在重采樣、低通濾波、重量化條件下，本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍識別精度仍然很高，獲得了理想的樂曲節(jié)拍識別結(jié)果。

2.4 樂曲節(jié)拍指紋的提取效果分析

為了分析本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍指紋提取效果，計算樂曲節(jié)拍指紋漏識率(ERROR)，如式(9)。

ERROR=(δ-γ)×100%

(9)

式中，γ和δ分別表示提取和實際指紋數(shù)量。

樂曲節(jié)拍的實際指紋數(shù)量變化曲線如圖8所示。

圖8 樂曲節(jié)拍的指紋實際數(shù)量

計算本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍指紋漏識率，具體如圖9所示。

圖9 本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍指紋漏識率

對圖9樂曲節(jié)拍的指紋漏識率進行分析可以發(fā)現(xiàn)，本文系統(tǒng)的樂曲節(jié)拍的指紋漏識率極低，甚至可以忽略不計，可以有效提取樂曲節(jié)拍的指紋。

4 總結(jié)

樂曲節(jié)拍識別是當前研究的熱點，其識別結(jié)果可以為樂曲智能創(chuàng)作提供有價值的參考信息，為了改善樂曲節(jié)拍識別效果，提出基于音頻指紋技術的樂曲節(jié)拍識別系統(tǒng)，并通過仿真實驗可知：無論有噪無噪環(huán)境，本文系統(tǒng)都可以獲得較高精度的樂曲節(jié)拍識別結(jié)果，對噪聲具有一定的魯棒性，樂曲節(jié)拍識別漏識率低，解決了當前樂曲節(jié)拍識別過程中存在的問題，具有較高的實際應用價值。