基于动态模糊神经网络的钢琴曲风音质评价方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 当前研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 钢琴音质主客观评价及D-FNN相关理论 | 第16-31页 |
| 2.1 钢琴音质主客观评价 | 第16-19页 |
| 2.2 模糊系统和神经网络相关理论 | 第19-24页 |
| 2.2.1 模糊系统 | 第20-21页 |
| 2.2.2 神经网络 | 第21-24页 |
| 2.3 动态模糊神经网络 | 第24-30页 |
| 2.3.1 动态模糊神经网洛的结构 | 第24-26页 |
| 2.3.2 动态模糊神经网络的学习方法 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 钢琴曲风音质的影响因素 | 第31-41页 |
| 3.1 钢琴的发声系统 | 第31-32页 |
| 3.2 钢琴声音的信号特征 | 第32-38页 |
| 3.2.1 时域特征基础理论 | 第32-34页 |
| 3.2.2 频域特征基础理论 | 第34-37页 |
| 3.2.3 空域特征基础理论 | 第37-38页 |
| 3.3 曲风分类标准 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 钢琴音乐信号特征提取 | 第41-64页 |
| 4.1 音乐信号采集装置 | 第41-45页 |
| 4.1.1 麦克风阵列信号采集装置 | 第42-44页 |
| 4.1.2 高质量麦克风信号采集装置 | 第44-45页 |
| 4.2 信号特征提取预处理 | 第45-58页 |
| 4.2.1 分帧处理和平滑去噪处理 | 第45-49页 |
| 4.2.2 划分音区的分析 | 第49-51页 |
| 4.2.3 短时平均能量和短时平均过零率 | 第51-53页 |
| 4.2.4 音乐段提取和音符提取 | 第53-56页 |
| 4.2.5 音高识别 | 第56-58页 |
| 4.3 时域特征提取 | 第58页 |
| 4.4 频域特征提取 | 第58-61页 |
| 4.4.1 谐波结构提取 | 第58-60页 |
| 4.4.2 特征提取 | 第60-61页 |
| 4.5 空域特征提取 | 第61-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 钢琴曲风音质评价实验 | 第64-77页 |
| 5.1 钢琴曲风音质评价的实验流程 | 第64-68页 |
| 5.2 实验过程及结果分析 | 第68-76页 |
| 5.2.1 数据采集 | 第68-70页 |
| 5.2.2 样本库的建立 | 第70-73页 |
| 5.2.3 实验结果分析 | 第73-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附件 | 第85页 |
