乐音识别技术研究及应用
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 概述 | 第8-13页 |
| 1．1 语音识别成果概述 | 第8-9页 |
| 1．2 乐音识别的一般概念 | 第9-10页 |
| 1．3 乐音识别的技术路线 | 第10-11页 |
| 1．4 本文的结构 | 第11-13页 |
| 2 基本乐理和乐音特性分析 | 第13-19页 |
| 2．1 音乐心理 | 第13页 |
| 2．2 基本乐理 | 第13-14页 |
| 2．3 乐音的物理特性 | 第14-16页 |
| 2．4 乐音的音乐特性 | 第16-17页 |
| 2．5 乐音音频库的建立 | 第17-19页 |
| 3 乐音信号的时-频分析 | 第19-25页 |
| 3．1 信号离散化 | 第19页 |
| 3．2 快速傅立叶变换FFT | 第19-20页 |
| 3．3 傅立叶变换的不足 | 第20页 |
| 3．4 小波变换 | 第20-25页 |
| 3．4．1 MRA多分辨分析 | 第21页 |
| 3．4．2 Daubechies小波 | 第21-23页 |
| 3．4．3 小波分解的能量讨论 | 第23-24页 |
| 3．4．4 二进小波的误差分析 | 第24-25页 |
| 4 乐音识别方法 | 第25-38页 |
| 4．1 数据准备 | 第26-31页 |
| 4．1．1 信噪区分和噪声消除 | 第26-28页 |
| 4．1．2 端点检测 | 第28-30页 |
| 4．1．3 单音符分隔 | 第30-31页 |
| 4．2 乐音识别的小波方法 | 第31-33页 |
| 4．3 乐音识别的动态时间规整方法 | 第33-37页 |
| 4．3．1 乐音特征参数提取 | 第33-35页 |
| 4．3．2 动态时间规整方法 | 第35-36页 |
| 4．3．3 DTW方法的优化 | 第36-37页 |
| 4．4 两种乐音识别方法的比较 | 第37-38页 |
| 5 乐音识别实现 | 第38-46页 |
| 5．1 乐音识别实现 | 第38页 |
| 5．2 优化的FFT算法识别乐音基音 | 第38-39页 |
| 5．3 DWT和FFT识别方法的分解尺度问题 | 第39-43页 |
| 5．4 实验和讨论 | 第43-46页 |
| 6 乐音识别系统开发 | 第46-55页 |
| 6．1 音频编程 | 第46-48页 |
| 6．2 系统需求分析 | 第48-51页 |
| 6．2．1 用例捕获 | 第48-49页 |
| 6．2．2 活动图分析 | 第49-51页 |
| 6．3 系统设计-时序图 | 第51-53页 |
| 6．4 主界面 | 第53页 |
| 6．5 系统使用介绍 | 第53-55页 |
| 7 结论与展望 | 第55-58页 |
| 7．1 主要结论 | 第55-56页 |
| 7．2 后续研究工作的展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第62-63页 |
