基于网格图特征的琵琶指法的自动识别

• 作者: 刘弋嘉 张晶晶 肖仲喆
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 琵琶 声谱图 网格图特征
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 286-292
• 页数: 7页
• 分类号: TB391.4
• 字数: 4086字
• 语种: 中文

摘要

对琵琶7种常用演奏指法进行了自动识别.首先,对声音信号声谱图根据其基音频率截取一部分并进行归一化处理;其后,根据归一化声谱图生成3种能明显体现不同指法特点的网格图;最后,从网格图中划分若干种不同的计算区域,用各区域的统计值作为特征.在基于机器学习的指法自动识别的实验中,对7类指法以及乐音类、泛音类指法的自动识别能够以很少的特征数量达到100％的识别率,实现了对琵琶指法的精确地自动识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晶晶	苏州大学光电科学与工程学院	16	49	3.0	6.0
2	肖仲喆	苏州大学光电科学与工程学院	13	12	2.0	3.0
3	刘弋嘉	苏州大学光电科学与工程学院	1	0	0.0	0.0