| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 当前研究现状综述 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第12-15页 |
| 1.3.1 本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 钢琴琴键音质评价相关理论分析 | 第15-25页 |
| 2.1 与音质相关的振动模型 | 第15-19页 |
| 2.1.1 基音与泛音的相互关系 | 第16-18页 |
| 2.1.2 基音与泛音的幅值比重 | 第18页 |
| 2.1.3 泛音的数目 | 第18-19页 |
| 2.2 与音质相关的声学要素 | 第19-23页 |
| 2.2.1 音高 | 第20页 |
| 2.2.2 音长 | 第20-21页 |
| 2.2.3 音强 | 第21-22页 |
| 2.2.4 音色 | 第22-23页 |
| 2.3 与空间感相关的理论分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于双神经网络的钢琴琴键音质评价方法设计 | 第25-43页 |
| 3.1 神经网络调研 | 第25-34页 |
| 3.1.1 神经网络概述 | 第25-27页 |
| 3.1.2 常见的神经网络介绍 | 第27-30页 |
| 3.1.3 GRNN神经网络的原理介绍 | 第30-32页 |
| 3.1.4 Hopfield神经网络的原理介绍 | 第32-34页 |
| 3.2 基于神经网络的评价方法设计 | 第34-41页 |
| 3.2.1 设计思路 | 第35页 |
| 3.2.2 声学特征的选取、表达和分类 | 第35-38页 |
| 3.2.3 神经网络模型的选择 | 第38-39页 |
| 3.2.4 基于双神经网络的钢琴琴键音质评价思路设计 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于双神经网络的钢琴琴键音质评价方法的实现 | 第43-61页 |
| 4.1 硬件平台介绍 | 第43-46页 |
| 4.2 软件部分处理 | 第46-56页 |
| 4.2.1 wav信号重组模块 | 第46-47页 |
| 4.2.2 特征值的提取 | 第47-51页 |
| 4.2.3 双神经网络模型的构建与训练 | 第51-55页 |
| 4.2.4 基于最小二乘的评价子结果汇总 | 第55-56页 |
| 4.3 方法验证 | 第56-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附件 | 第69页 |