乐谱识别问题
一问题重述
从获得的信息量角度看,听觉是人类仅次于视觉的第二感觉,因而,在机器人研究领域中,机器听力成为了一个十分热门的话题。特别是由于听力对于人的思想熏陶和感情气质的巨大作用,使人们联想到可以通过听力来训练计算机获得感情,由此必须首先能够让计算机从音乐信号中识别出喜怒哀乐等各色情感。
人的情感十分复杂,表现在音乐中更是千差万别,这使得机器识别的困难很大。作为机器感情识别的初步研究,我们首先给出20首风格各异的曲目,分成两类,请从中提取特征,再构造分类方法,并用这些已知的分类组去衡量你的方法是否准确。随后希望能够用你的方法对后30首未分类的曲目进行判别。
为方便大家使用计算机进行阅读曲谱,曲谱已经转为文本格式,各符号定义如下:
符号
含义
符号
含义
1-7
音高
_
节拍减半
^
升8度
-
延长一拍
#
降8度
.
浮点音符
0
空拍
|
小节分格符
||
乐曲终止符
$
文件的行结束标志位
二问题假设
——7在乐谱中对乐谱类型的影响一样。
$和乐曲终止符不是乐谱分类的因素。
。
。
三符号说明
音符说明:
音符
音高
升8度
降8度
空拍
小节分格符
节拍减半
延长一拍
浮点音符
代号(k)
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
:第i首乐谱的第k种音符在乐谱i中出现的次数
:第i首乐谱的第k种音符在乐谱i中的百分含量
:第i首乐谱的第k种音符对第1类的相对分辨率
:第i首乐谱的第k个音符对第2类的相对分辨率
:第i个乐谱对第1类的平均相对分辨率
:第i个乐谱对第2类的平均相对分辨率
四问题分析
本问题在先给出前20首乐谱的分类:1——10第一类,11——20第二类的前提下,要求找出其分类特征,依据分类特征给出分类方法。初步可以看出直接以乐谱的演奏速度v为分类特征,可以得到简单的分类依据:v>100为第一类,v<100为第二类,但有5首v=100的无法判断,分辨率为75%,所以以次为依据分类可判性不高。
为了找出归类特征,我们求出每首乐谱中不同音符在该乐谱中出现的百分含量
可以分别算得第1类和第2 类已知类别的样品各乐谱中的每种音符的百分含量如下:
表1(第1类1-10首)
x1(%)
x2(%)
x3(%)
x4(%)
x5(%)
x6(%)
x7(%)
x8(%)
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
乐谱识别问题 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.
