。本文引用文献定义来描述音符起始点。如图所示，音符大体上可分成两个不同阶段变化较快瞬态阶段和变化较平稳稳态阶段。具体可以分为起点，延时，保持，消失。图音符起始点示意图音符起始点检测是研究个重要子课题，如上文所述，音符起始点是属于音万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论乐低级特征，其研究意义主要有以下两点随着现代信息技术发展，数据海量增长，为了从巨大音乐库中检索有用音乐片段，必须有精准音符划分系统，这就依赖于音符起始点检测算法研究。许多音乐信号分析，如节奏分析节拍跟踪音乐结构分析等都需要准确音符起始点。通常节拍开始点都伴随着音符起始点，而音符起始点检测可以使得音乐各结构部分具有准确边界。音符起始点检测是研究重要课题。音乐特征三个层次声学特征级音乐低级特征音乐高级特征，每,万方数据目录第章绪论研究背景及意义基于内容音乐信息检索音符起始点检测研究意义音符起始点检测研究现状本文创新点及结构安排第二章音乐学基础知识和人耳听觉感知特性音乐学基础音乐基本要素音符基本特征人耳听觉感知特性响度音调音色人耳听觉掩蔽效应本章小结第三章音符起始点检测算法总体框架预处理谱减法去噪加窗分帧处理信号变换特征提取音乐信号时域特征参量分析音乐信号频域特征参量分析其它参量分析检测函数峰值提取本章小结第四章基于稀疏分解音符起始点检测信号稀疏分解稀疏表示理论基础稀疏分解算法稀疏分解字典音乐信号模型正弦模型模型基于快速音符起始点检测快速算法过完备字典基于快速表示程度算法基于快速能量估计算法后处理高斯核光滑处理移动窗口归化万方数据阈值设定与峰值提取本章小结第五章音符起始点检测系统及分析实验数据集常见音乐起始点检测算法实验结果分析基于快速算法音符起始点检测结果分析实验评估标准实验结果分析本章小结第六章总结与展望总结展望参考文献附录攻读硕士学位期间撰写论文致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论在网络化今天，信息技术迅猛发展，其在人类生活中作用也越来越大。伴随着信息技术巨大变化，人们衣食住行也不断推陈出新。音乐作为传递信息主要载体，其制作存储播放都随着信息技术进步，向数字化集成化方向发展。网络上可以下载到音乐呈井喷趋势。那么怎样从海量音乐中获取喜欢音乐，这是音乐信息检索,简称技术需要解决问题。传统通过人工标注属性文本技术已经不能够满足人们越来越信息化生活需要。基于内容多媒体信息检索,简称在海量数据今天成为重要并且急迫研究课题。研究背景及意义传统通常采用文本检索技术对音乐信息做处理。首先，通过人工方式来标注音乐，如歌曲名，歌曲演唱者，词曲作者等，然后采用文本检索技术进行检索。技术增强了技术功能，并且要综合音乐知识信号处理计算机技术机器学习等理论。音符起始点检测是中个新研究热点，也是其他研究工作基础。基于内容音乐信息检索研究意义现在通常是基于文本方式，日常生活中我们在酷我音乐酷狗音乐音乐盒等流行歌曲系统中搜索歌曲都是用这种方式。首先，用户需要提供音乐文本信息，如音乐名称作词，作曲或其他基于文本信息。然后，这些系统搜索引擎才能根据用户提供信息对基于文本数据库进行搜索。当然，用户可以通过浏览整个分类目录来挨个寻找目标。基于文本音乐信息检索优点是简单明了查询速度快数据库实现简单。它缺点也是显而易见基于文本音乐信息检索前提是需要人工标注音乐。人工标注耗时，成本高，且只适用于少量音乐情况下，对于目前海量数字音乐而言，人工标注方法显然脱离实际。现实生活中常常有对个音乐片段或者旋律似曾相识感觉，可是就是想不起来这段音乐名称，演唱者等歌曲信息时怎样来找到想要音乐呢显然，基于文本音乐信息检索方式不能解决这个问题，而可以。基于文本音乐信息检索万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论方式是人工标注，当搜索类歌曲时就含有主观性，即使是音乐方面专家，对音乐属性也会有不同看法。正是由于上面这些因素，研究者研究产生了技术。是个涉及到数字信号处理计算机科学音乐学语音信号处理等多学科研究方向。相对基于文本信息检索技术缺点，技术优点有不需要人工标注音乐，节省了人力和物力，在海量数据今天，可以自动化对音乐特征进行分析和标注。不需要提供歌曲名演唱者词曲作者等详细信息，可以只根据片段音乐或旋律进行音乐信息检索。例如，基于哼唱音乐信息检索催生了批丰富了用户体验应用。例如，音乐推荐系统，为用户量身推荐喜欢音乐。研究现状关于技术研究，国外比较好综述有文献,比较新研究有文献。国内文献也有提及这部分内容。框架见图检索对象文本描述，哼唱片段，音乐片段特征提取特征匹配检索音乐特征库音乐数据库基本特征检索结果图研究框架研究领域各个步骤中和传统有显著区别是特征提取和特征匹配，而特征提取是尤其重要步骤。所涉及特征可分为三个层次见图音乐高级特征音情感音乐结构乐旋律音乐低级特征音符起始点，节奏高声学特征级短时能量过零率视频特等图音乐信号特征层次在这三个层次中，音乐低级特征和音乐高级特征是研究难点也是重点。从上图可见，万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论本文所研究音符起始点检测是属于音乐低级特征内容，它也是音乐高级特征提取基础。近年来在各研究领域均取得了定进展。文献对音乐节拍跟踪算法进行研究，文献对从音乐信号中分析音乐结构特征进行研究，文献研究了音乐自动分类算法。研究机构目前国际上与相关研究机构有两个，个是，简称。个是，简称。是个关于相关算法交流和评估平台，它本身会提供测试算法数据集和算法评估标准，可惜数据集对参与者不公开。本文算法参考了提供算法评估标准。音符起始点检测研究意义音符是音乐构成基本要素，音符起始点检测就是检测音符起始时间点也即音符跳变瞬间点。本文引用文献定义来描述音符起始点。如图所示，音符大体上可分成两个不同阶段变化较快瞬态阶段和变化较平稳稳态阶段。具体可以分为起点，延时，保持，消失。图音符起始点示意图音符起始点检测是研究个重要子课题，如上文所述，音符起始点是属于音万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论乐低级特征，其研究意义主要有以下两点随着现代信息技术发展，数据海量增长，为了从巨大音乐库中检索有用音乐片段，必须有精准音符划分系统，这就依赖于音符起始点检测算法研究。许多音乐信号分析，如节奏分析节拍跟踪音乐结构分析等都需要准确音符起始点。通常节拍开始点都伴随着音符起始点，而音符起始点检测可以使得音乐各结构部分具有准确边界。音符起始点检测是研究重要课题。音乐特征三个层次声学特征级音乐低级特征音乐高级特征，每万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文参考文献刘丹华信号稀疏分解及压缩感知理论应用研究西安电子科技大学,徐鹏信号稀疏分解及其在脑电信号处理中应用研究电子科技大学常子楠基于匹配追踪正弦建模语音编码研究南京南京师范大学,陈强基于稀疏分解音符识别研究重庆西南交通大学桂文明,邵曦,刘睿凡种新型音符起始点检测算法计算机工程与应用万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文附录攻读硕士学位期间撰写论文附录攻读硕士学位期间撰写论文马新建刘松，基于特定源字典音乐信号稀疏表示，计算机应用与教育刘松马新建，改进基于声源定位算法，计算机应用与教育万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文致谢致谢本文是在我导师邵曦教授悉心指导下完成。在整个研究生阶段，感谢我导师家人朋友同学对我支持与鼓励，正是有了他们支持，我才能够坚持不懈，积极进取，顺利完成研究生学业。在研究生学习这两年多里，不论是课堂学习，还是研究课题，邵曦老师都给了我很大帮助。从选题到开题，再到仿真实验，最后到论文，这里边每步邵老师都给我指明了正确方向。研究课题过程中，难免会遇到气馁，懈怠时候，邵曦老师对待学术孜孜不倦精神深深感染了我。这不光关系到我研究生阶段学业顺利完成，更是教育我在以后人生道路上要始终保持认真严谨态度，踏实肯干品格。在此，我想向邵老师表示深深谢意！感谢学室友们，感谢你们这三年陪伴，感谢你们在学习，生活中对我帮助与包容。正是有了温馨宿舍环境，我才能心无旁骛认真科研。感谢教研室同学们，在我们为课题争吵不可开交时候，感谢你们理解与包容。最后特别感谢评阅本文专家们，感谢他们抽出宝贵时间给予我指点，你们辛苦了，谢谢！万方数据基于稀疏分解音符起始点检测作者马新建学位授予单位南京邮电大学引用本文格式马新建基于稀疏分解音符起始点检测学位论文硕士,万方数据目录第章绪论研究背景及意义基于内容音乐信息检索音符起始点检测研究意义音符起始点检测研究现状本文创新点及结构安排第二章音乐学基础知识和人耳听觉感知特性音乐学基础音乐基本要素音符基本特征人耳听觉感知特性响度音调音色人耳听觉掩蔽效应本章小结第三章音符起始点检测算法总体框架预处理谱减法去噪加窗分帧处理信号变换特征提取音乐信号时域特征参量分析音乐信号频域特征参量分析其它参量分析检测函数峰值提取本章小结第四章基于稀疏分解音符起始点检测信号稀疏分解稀疏表示理论基础稀疏分解算法稀疏分解字典音乐信号模型正弦模型模型单位代码密级公开硕士学位论文论文题目基于稀疏分解音符起始点检测马新建邵曦信号与信息处理音乐信号处理工学硕士年月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交学位论文是我个人在导师指导下进行研究工作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构学位或证书而使用过材料。与我同工作同志对本研究所做任何贡献均已在论文中作了明确说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关法律责任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档内容和纸质论文内容相致。论文公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要音符起始点检测是基于内容音乐信息检索重要课题。音符起始点是音乐信号低级特征，研究音符起始点对音乐节奏分析节拍跟踪音乐结构分析等有重要作用。音符起始点检测也是音乐情感分类，音乐包丢失恢复等课题基础性工作。本文围绕音符起始点检测，做了以下几方面工作在总结现有音符起始点检测框架下预处理信号变换特征提取检测函数生成和峰值提取方法基础上，将稀疏分解引入到音乐信号变换中去。冗余字典下稀疏分解更能适应不同音乐信号，抓住信号固有特性。本文采用匹配追踪算法作为稀疏分解方法，提出了匹配追踪下基于表示程度和系数向量能量两种特征音符起始点检测算法。文中使用高斯核光滑函数对检测函数处理，实验表明，高斯核光滑处理后检测函数曲线更加光滑，峰值更加突出。实验部分对比了本文算法和传统音符起始点检测算法准确率，