基于大数据的自动在线记谱方法研究

• 作者: 党焱
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 自动 在线 记谱 基频 音乐信号
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 设计与制造
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.10.030

摘要

传统的自动在线记谱方法存在记谱速率小的缺陷,为此提出基于大数据的自动在线记谱方法研究.采用回声器设备对音乐信号进行采集,得到音乐信号集合,采用快速傅里叶变换方法对音乐信号集合进行预处理,并对基频特征进行提取,将提取的基频特征转换为音符,采用能量基音符切分算法对音符进行切分,采用乐谱识别算法对音符切分结果进行乐谱识别,得到乐谱信息,利用大数据技术对乐谱进行存储与记忆,实现了乐谱的自动在线记忆.通过实验可得,提出的自动在线记谱方法记谱速率比传统方法高出25.8％,说明提出的自动在线记谱方法具备极高的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党焱		20	15	2.0	3.0