基于旋律的音频嗡嗡声识别系统

基于旋律的音频嗡嗡声识别系统名称: 王栋学生ID: 201318001027048名称: 杨少凡学生ID: 201318001027058 2014年4月15日I.任务划分王栋: 设计嗡嗡声旋律特征提取算法和比较算法，最后编写定期报告. 杨少凡: 建立音乐库和旋律特征提取，界面设计. 2.背景介绍音乐库中有很多歌曲. 通过哼唱旋律，分析频谱，从多首歌曲中找到相应的歌曲名称，然后使用乐器正确播放旋律. 3.总体方案设计3.1开发平台Python2.7.5.0 3.2功能设计该课程项目主要使用Python编程语言实现基于4首歌曲的嗡嗡声识别，进行了充分的实验和参数调整，并实现了嗡嗡声唱歌旋律功能提取，噪声消除，特征值识别，并使用乐器播放旋律和其他主题，选择音乐帧处理，提取旋律特征，建立旋律特征库，对嗡嗡作响的音乐数据进行降噪，提取旋律特征，输出并识别歌曲名称，然后播放与乐器和旋律库的比较4.核心算法和结果分析（1）音乐旋律特征提取下图是歌曲“歌曲中的月光照亮梦想，请温暖他的心”这句话的旋律特征提取结果. 城市的月光”. ###### xrange（nframes / 1024）中i的子帧fft提取频率: xrange（1024）中j的j: y [j] = int（pianduan [j + i * 1024]）fft_y = fft（y， xrange（1024）中j的2048）: 如果j> 0: 如果abs（fft_y [j]）> m: m = abs（fft_y [j]）maxx = j else: m = abs（fft_y [0]）频繁[i] = maxx在xrange（3，len（frequent）-2）中为i进行平滑处理: 频繁[i] = round（（frequent [i-2] + frequent [i-1] + frequent [i] + frequent [i + 1] + frequent [i + 2]）/ 5）（2）嗡嗡声的音乐旋律提取下图是“城市的月光”在“城市的月光”中的梦想照亮，请温暖他的心房. ”

##############低通滤波器Wp = 0.04#截止频率Ws = 0.06#停止频率Rp = 0.1#通带最大损耗（gpass）As = 60#阻滞最小衰减（ gstop）Filters = {'ellip': （），'cheby2': （），'butter': （），'cheby1':(），'bessel': （））#ellip和cheby2过滤器设计Filters ['ellip '] = fd.iirdesign（Wp，Ws，Rp，As，ftype ='ellip'）Filters ['cheby2'] = fd.iirdesign（Wp哼唱识曲，Ws，Rp，As，ftype ='cheby2'）filtered_sig1 = lfilter（ Filters ['ellip'] [0]，Filters ['ellip'] [1]，pianduan）#x#（nframes / 1024）中i的子帧fft提取频率: xrange（1024）中j的子帧fft提取频率: y [j] = int（pianduan [j + i * 1024]）fft_y = fft（y，2048）for xrange（1024）中的j: 如果j> 0: 如果abs（fft_y [j]）> m: m = abs（fft_y [j]）maxx = j else: m = abs（fft_y [0]）frequency [i] = maxx ######在xrange（3，len（frequent）-2）中为i平滑[i] = round（（frequent [i-2] + frequent [i-1] + frequent [i] + frquent [i + 1] + frequent [i + 2]）/ 5）（3）旋律比较算法############剪切记录段ku_l = len（tezheng）heng_l = len（frequent_fil）ku_zhi dian = zeros（ku_l * heng_l）heng_zhidian = zeros（ku_l * heng_l）对于xrange中的i（heng_l）: 对于xrange中的j（ku_l）: heng_zhidian [i * ku_l + j] = frequent_fil [i] for i in xrange（ ku_l）: 对于xrange（heng_l）中的j: ku_zhidian [i * heng_l + j] = tezheng [i] heng_qiangcaiyang = zeros（ku_l）m = 0对于xrange（len（len（heng_zhidian））中的i: j = i％heng_l j == 0: m = m + 1 heng_qiangcaiyang [m-1] = heng_zhidian [i] ####################的匹配算法quanzhi = 0 for xrange（len （tezheng））: quanzhi = quanzhi + heng_qiangcaiyang [i] ** 2 cor_fenmu = quanzhi quanzhi = sqrt（quanzhi）cor = 0 for xrange（len（tezheng））中的i: cor = cor + tezheng [i] * heng_qiangcaiyang [ i]对于xrange（len（tezheng））中的i，a = cor / cor_fenmu er = 0: er = er +（tezheng [i] -a * heng_qiangcaiyang [i]）** 2 quan = 0对于xrange中的i len（tezheng））: quan = quan + tezheng [i] ** 2 er = er / sqrt（quan）（4）结果分析设计结果显示在右侧. 参考文献[1]方勇. 数字信号处理原理与实践. 第二版. 北京: 清华大学出版社，2010 [2]刘仁研究. 基于数字音频信号处理技术. 2008 [3]吴宗吉. 实验语音摘要. 北京: 高等教育出版社，1989 [4]宋德哼唱识曲，徐德. 52音频信息检索的研究与实现[J]. 计算机应用，2003（12）:

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