| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·问题的提出 | 第7页 |
| ·选题背景及其意义 | 第7-8页 |
| ·当前研究现状综述 | 第8-11页 |
| ·节奏(Rhythm)的识别 | 第8-9页 |
| ·旋律音高识别的发展 | 第9-10页 |
| ·和弦(Chord)识别 | 第10页 |
| ·模糊系统 | 第10页 |
| ·神经网络 | 第10-11页 |
| ·专家系统 | 第11页 |
| ·本文研究方法综述 | 第11-13页 |
| 第二章 音乐的物理基础 | 第13-19页 |
| ·音乐特征总论 | 第13-14页 |
| ·音高、音律及其十二平均律 | 第14-15页 |
| ·时值和节奏 | 第15-16页 |
| ·音强与音色 | 第16页 |
| ·调式与调性 | 第16-18页 |
| ·大调式 | 第17页 |
| ·小调式 | 第17-18页 |
| ·钢琴音乐特性 | 第18-19页 |
| 第三章 钢琴音乐的特征提取 | 第19-50页 |
| ·钢琴弦振动谱分析及其基于柯西函数的音色重构 | 第19-21页 |
| ·音色分析模块的功能与意义 | 第19-20页 |
| ·钢琴弦振动方程与讨论 | 第20-21页 |
| ·几种单音识别方法的比较 | 第21-24页 |
| ·并行处理基音检测器 | 第21-22页 |
| ·皆波峰值法 | 第22页 |
| ·小波变换 | 第22-24页 |
| ·几种基频提取算法的比较及其结论 | 第24页 |
| ·短时傅里叶分析下的音乐特征识别 | 第24-37页 |
| ·短时傅里叶变换的定义和物理意义 | 第24-25页 |
| ·基于短时傅里叶变换的频谱图及其时频分辨率 | 第25-26页 |
| ·音高时值特征的提取模块 | 第26-32页 |
| ·时值音高提取功能模块的识别结果与讨论 | 第32-37页 |
| ·调式调性特征提取原理及其实现模块 | 第37-41页 |
| ·民族调式调性的判断与提取 | 第37-39页 |
| ·西洋调式 | 第39-41页 |
| ·其他音乐特征的提取 | 第41-42页 |
| ·FKCN模型算法 | 第42-47页 |
| ·Kohonen自聚类网络[30] | 第42-44页 |
| ·FCN (Fuzzy C-Mean)模糊C均值聚类算法 | 第44-46页 |
| ·算法改进(FKCN模型算法) | 第46-47页 |
| ·FKCN模型算法匹配比较模块 | 第47-50页 |
| ·输入神经元 | 第47-48页 |
| ·模糊处理(匹配比较系统) | 第48页 |
| ·输出神经元 | 第48-50页 |
| 第四章 钢琴演奏识别评判系统的设计 | 第50-56页 |
| ·钢琴音乐正误识别与分类系统的系统结构 | 第50-51页 |
| ·钢琴演奏正误识别系统的计算机实现 | 第51-53页 |
| ·系统流程图 | 第51-52页 |
| ·FKCN模糊神经网络评判单元 | 第52-53页 |
| ·识别结果的输出与评判标准 | 第53-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 发表论文 | 第62页 |