以辅助音乐学研究此外，等提出了三种方法用于度量音乐旋律的复杂性 等在对音乐结构进行分析的基础上提出了种针对音乐信号的自动分割方法引。 音乐自动摘要 所谓音乐自动摘要是指对段音乐信号生成个高度简约又能反映出该音乐特点的摘要信息，如何对 音乐数据进行摘要描述是个重要的问题。由于音乐所具有的高度复杂性结构化非语义性以及人们对 音乐理解的主观性，为音乐数据自动生成摘要已经成为项具有特殊挑战性的工作。另方面，随着娱乐 业的快速发展大量流行歌曲被不断创作出来。据统计，仅在西方国家每个月就新产出大约张音乐， 其中流行歌曲占据了很大的比例。 对于普通消费者来说，如何在浩如烟海的流行歌曲当中找到真正想听的歌曲对于商家来说，如何快速 有效地管理他们的海量音乐数据这些都已成为紧迫的问题。从总体上看有关乐，所以歌手识别问题要比说话人识别更加困难。 有关该问题的文献不多，它们可以分为以下两种情况 无伴奏情况下的歌手识别在文献中，作者对位美声唱法歌手的清唱歌声做了自动识别研究。 他们采用决该问题会十分有助于歌曲类多媒体数据的自动管理和检索。这个问题与语 音识别领域中的说话人识别非常类似，解决的思路也基本类似。但是由于人在演唱时嗓音的动态范围比说 话时要大的多，再加上往往会有伴奏音等则对四重奏音乐信号下的乐器识 别问题做了特征比较研究。 歌手自动识别如何让计算机分辨出首歌曲是哪位歌手所演唱的是个十分有趣的问题。由于人们在日常生活中所 欣赏的音乐大多都是歌曲，解性，如基频谐波泛音强度谐波相 位偏移量等。但是该文并没有详细给出系统的实现方法。研究了如何从二重奏音乐信号中识别乐器 并将其分割出来，他使用神经网络作为最后的决策系统。乐器识别问题中的有效性，并列举了几个应 用实例他们建议采用定量的物理分析与模糊专家系统相结合的方法对音色进行识别。其中专家系统的 知识库是这样建立的专家的知识从音乐信号中直接提取出的音质特别正确率为。 混合情况下的乐器识别 在实际演奏的情况下，尤其是在多乐器混响的情况下进行乐器自动识别是非常困难的，相关的研究报 道非常少。等人研究了模糊专家系统在混响情况下乐器族的最高识别正确率仅为。等同样在单音符 乐器识别问题中比较了不同特征和以及分类方法高斯混合模型和近邻法的作用，他 们所报道的针对种乐器的最高平均识类率为，对乐器族的平均识别率仅为。 针对种西方管弦乐器的自动识别问题做了特征比较研究，他考虑的特征包括频率线性预测 倒谱系数和倒谱系数等。他所报道的对特征对来自种乐器所演奏的段音频信号进行了自动分类研究。实验结果表明二 次分类器所取得的效果最好，它要优于目前比较流行的分类器和传统的最近邻分类器。该分类器对 来自具体乐器所演奏的音符的平均分进行自动分类，如些元音和字词。在文献中，作者采用种称为的神经网 络来区分五类乐器所演奏的单音符信号，这五类乐器分别为钢琴吉他小号萨克斯和长笛。在文献 中，作者采用频谱研究了如何对吉他键盘乐器和鼓这三种乐器进行自动识别，他们首先采用小波变换 对音频信号进行预处理以提取特征，然后通过个神经网络对测试数据进行分类。他们的方法也可以用来 对些语音数据音色识别方面的研究工作比较少，它 们可以分为以下两种情况 演奏情况下的乐器识别大多数关于乐器自动识别的工作都是在演奏的假设下完成的，这使得工作变得相对容易了些。 等人分的比例不同，其音色也不同。对于种具体的乐器来说，这种频谱 的变化又是十分复杂的，同种乐器由于演奏技法的不同其音色也会发生显着的变化。 因此，如何方便而准确地描述音色是个难题。有关乐器识别或于机器来说却十分困难。识别或区分种乐器主要依靠它特有的音色，从物理 学上看音色则是由物体的振动状态所决定的，不同物体的振动状态决定了它的泛音及波形的不同，个固 定音高的音由于其中所含各阶谐频成信号的节奏进行分析并在此基础上提取特征。 基于内容的乐器音色自动分类与识别 如何从段给定的音乐信号中识别出参加演奏的乐器是个非常有趣的问题。这样的任务对于人类来 说也许是非常轻松的，但对复杂性和信息距离的音乐分级聚类方法，它不使用任何音乐背景知识并可以直接用于 其它领域的聚类分析。等则提出了种基于的非监督音乐分类方法，为了获得更好的结果， 他们还对音乐分析，关于针对音乐数据进行聚类分析的研究报导较少，因为聚类结果强烈依 赖于所定义的相似性度量，并且所产生的聚类结果很难满足种具体的应用需要。等提出了种 基于分析，关于针对音乐数据进行聚类分析的研究报导较少，因为聚类结果强烈依 赖于所定义的相似性度量，并且所产生的聚类结果很难满足种具体的应用需要。等提出了种 基于复杂性和信息距离的音乐分级聚类方法，它不使用任何音乐背景知识并可以直接用于 其它领域的聚类分析。等则提出了种基于的非监督音乐分类方法，为了获得更好的结果， 他们还对音乐信号的节奏进行分析并在此基础上提取特征。 基于内容的乐器音色自动分类与识别 如何从段给定的音乐信号中识别出参加演奏的乐器是个非常有趣的问题。这样的任务对于人类来 说也许是非常轻松的，但对于机器来说却十分困难。识别或区分种乐器主要依靠它特有的音色，从物理 学上看音色则是由物体的振动状态所决定的，不同物体的振动状态决定了它的泛音及波形的不同，个固 定音高的音由于其中所含各阶谐频成分的比例不同，其音色也不同。对于种具体的乐器来说，这种频谱 的变化又是十分复杂的，同种乐器由于演奏技法的不同其音色也会发生显着的变化。 因此，如何方便而准确地描述音色是个难题。有关乐器识别或音色识别方面的研究工作比较少，它 们可以分为以下两种情况 演奏情况下的乐器识别大多数关于乐器自动识别的工作都是在演奏的假设下完成的，这使得工作变得相对容易了些。 等人研究了如何对吉他键盘乐器和鼓这三种乐器进行自动识别，他们首先采用小波变换 对音频信号进行预处理以提取特征，然后通过个神经网络对测试数据进行分类。他们的方法也可以用来 对些语音数据进行自动分类，如些元音和字词。在文献中，作者采用种称为的神经网 络来区分五类乐器所演奏的单音符信号，这五类乐器分别为钢琴吉他小号萨克斯和长笛。在文献 中，作者采用频谱特征对来自种乐器所演奏的段音频信号进行了自动分类研究。实验结果表明二 次分类器所取得的效果最好，它要优于目前比较流行的分类器和传统的最近邻分类器。该分类器对 来自具体乐器所演奏的音符的平均分类率为，对乐器族的平均识别率仅为。 针对种西方管弦乐器的自动识别问题做了特征比较研究，他考虑的特征包括频率线性预测 倒谱系数和倒谱系数等。他所报道的对乐器族的最高识别正确率仅为。等同样在单音符 乐器识别问题中比较了不同特征和以及分类方法高斯混合模型和近邻法的作用，他 们所报道的针对种乐器的最高平均识别正确率为。 混合情况下的乐器识别 在实际演奏的情况下，尤其是在多乐器混响的情况下进行乐器自动识别是非常困难的，相关的研究报 道非常少。等人研究了模糊专家系统在混响情况下乐器识别问题中的有效性，并列举了几个应 用实例他们建议采用定量的物理分析与模糊专家系统相结合的方法对音色进行识别。其中专家系统的 知识库是这样建立的专家的知识从音乐信号中直接提取出的音质特性，如基频谐波泛音强度谐波相 位偏移量等。但是该文并没有详细给出系统的实现方法。研究了如何从二重奏音乐信号中识别乐器 并将其分割出来，他使用神经网络作为最后的决策系统。等则对四重奏音乐信号下的乐器识 别问题做了特征比较研究。 歌手自动识别如何让计算机分辨出首歌曲是哪位歌手所演唱的是个十分有趣的问题。由于人们在日常生活中所 欣赏的音乐大多都是歌曲，解决该问题会十分有助于歌曲类多媒体数据的自动管理和检索。这个问题与语 音识别领域中的说话人识别非常类似，解决的思路也基本类似。但是由于人在演唱时嗓音的动态范围比说 话时要大的多，再加上往往会有伴奏音乐，所以歌手识别问题要比说话人识别更加困难。 有关该问题的文献不多，它们可以分为以下两种情况 无伴奏情况下的歌手识别在文献中，作者对位美声唱法歌手的清唱歌声做了自动识别研究。 他们采用频谱包络的主成分作为特征，并用个二次分类器对来自不同歌手的歌声做自动识别。通过交叉 验证实验，对歌手的平均正确识别率为。则通过训练对来自名美声歌手所演唱的简单音 调做了识别，平均正确率可达左右引。 有伴奏情况下的歌手识别等提出了种方法用于在格式下做歌手识别引。他们首先通过 系列多项滤波器将训练集中的音乐信号进行分解得到系列音符或音素，然后从每个音符中提取 特征训练分类器对测试集中的歌曲进行歌手识别。基于说话人识别系统的般框架提出了种歌手 自动识别方法口。她为训练集中的每位歌手的嗓音特性训练了个统计模型。对于首待测试的歌曲，她 首先检测歌曲中演唱部分的起始点，然后从这个起始点开始截取出段定长的演唱片断，最后从这个演唱 片断中提取音频特征与训练集中的歌手嗓音模型进行匹配以完成歌手识别任务。在个不大的测试集上， 她的方法可以达到大约的平均识别正确率。此外，她还针对歌手之间的嗓音相似性做了些聚类分析。 等也提出了种歌手自动识别方法嘶，他们首先采用分类器来检测歌曲中的演唱片断，然 后通过高斯混合模型来对歌手的嗓音进行建模和识别。在个包含了首独唱歌曲的数据库中，他们的 方法可以达到的平均正确率。等则研究了如何在具有背景伴奏和其他歌手存在的情况下，如何检 测和跟踪个特定歌手的演唱以输入同段信息， 但希望得到的检索结果却可能大不