Использование распознавания образов для обработки и восстановления музыкальных сигналов

• Автор: Кудинов, Александр Александрович
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 180 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
1. Введение
2. Цели и задачи
2.1. Актуальность тематики
2.2. Цели и задачи
3. Принципы построения систем распознавания образов
3.1. Общая теория распознавания образов
3.1.1. Основные определения
3.1.2. Классификация систем распознавания
3.1.3. Цели и задачи систем распознавания образов
3.1.4. Последовательность распознавания образов в общем виде
3.1.5. Определение полного перечня признаков, характеризующих
объекты
3.2. Распознавание образов с информационной точки зрения
3.2.1. Информативность музыкальных произведений
3.2.2. Преобразование информации при распознавании музыкального
сигнала
3.3. Распознавание звуковых образов
3.4. Статистический подход к распознаванию образов
3.4.1. Реализации и признаки
3.4.2. Процедуры принятия решения
3.5. Системы распознавания музыкальных сигналов
3.5.1. Развитие систем распознавания музыкальных сигналов
3.5.2. Задачи распознавания музыкальных сигналов
3.6. Сложности распознавания многоголосных мелодий
3.6.1. Общие соображения
3.6.2. Созвучия тональных звуков

3.7. Современные подходы к распознаванию полифонических мелодий
3.7.1. Представление данных в системах распознавания музыкальных сигналов
3.7.2. Методология «классной доски»
3.7.3. Недостатки современных систем распознавания музыкальных
сигналов
3.8. Выводы
4. Современная техника восстановления музыкальных сигналов
4.1. Компьютеризированные системы восстановления
4.1.1. Система "NoNoise"
4.1.2. Система «Канонъ»
4.2. Психоакустические процессоры
4.2.1. Эксайтер (Exciter)
4.2.2. Энхэнсер (Enhanser)
4.2.3. Максимайзер (Maximizer)
4.2.4. Виталайзер (Vitalizer)
4.3. Общая характеристика современной техники восстановления и
обоснование предлагаемого подхода
4.4. Выводы
5. Исследование структуры звуковых объектов
5.1. Структура звукового объекта и тембр
5.2. Описание исследования
5.2.1. Цели и задачи исследования
5,2.2.Объект исследования
5.2.3. Методика и последовательность исследования
5.2.4. Инструменты исследования

5-3- Результаты исследования
5.3.1. Классификация музыкальных инструментов
5.3.2. Гармоничность музыкальных звуков. Модель синтеза звукового объекта
5.3.3. Узнавание тембра: что важно и что нет? Модель анализа звукового объекта
5.4. выводы
6. Разработка алгоритма распознавания многоголосных музыкальных сигналов
6.1. Разработка алгоритма сегментации
6.1.1. Современные подходы к сегментации музыкальных сигналов
6.1.2.Сегментация музыкального сигнала с использованием априорной информации
6.2. Разработка алгоритма определения основных тонов звуковых объектов перекрывающихся во времени
6.3. Выводы
7. Разработка алгоритма обработки сигнала на основе распознавания
8. Заключение
9. Списоклитературы
ю.Список публикаций соискателя
Приложение 1. Протокол испытаний по оценке эффективности
РАЗРАБОТАННОГО АЛГОРИТМА ПОДАВЛЕНИЯ ШУМОВ

очевидна важность правильного формирования признакового пространства: количество признаков необходимо минимизировать, но оно должно быть достаточным для распознавания с требуемой достоверностью, т.е. признаки должны быть выбраны таким образом, чтобы они несли как можно больше информации и свойствах символа. Естественно, признаки должны характеризовать различные, не перекрывающиеся взаимно свойства символа.
Какие же основные признаки могут быть взяты для целей автоматического распознавания акустических сигналов7 Этот вопрос требует некоторого разграничения задач распознавания и автоматического распознавания. При распознавании, в конечном счете, участвует сам человек; так, сонограммы речи могут быть узнаны при просматривании их человеком: он может судить, какому звуку речи соответствует представленная сонограмма. В процессе же автоматического (объективного) распознавания акустического сигнала все поручается автоматам, и решение должно выдаваться независимо от наблюдателя — человека. Системы признаков, по которым производится распознавание, могут быть в этих двух случаях различными.
В какой мере вычислительные машины могут заменить для объективного распознавания функции коры головного мозга? Известны ли те признаки, которые наиболее существенны для субъективного распознавания, известен ли механизм такого распознавания, и можно ли его моделировать? К сожалению, в настоящее время на оба эти вопроса еще нельзя дать удовлетворительного ответа. Процесс опознания слуховых образов до сих пор недостаточно изучен физиологами. Можно сделать вывод, что вопросы моделирования слухового восприятия и опознания образов человеком (т. е. субъективно) до настоящего времени еще не получили достаточного развития.
«В задачах автоматического распознавания сложных акустических сигналов следует ... ограничиться изучением чисто физических признаков акустического образа и связи признаков с системой, излучающей звук» ([14],
стр. 58).
Укажем основные признаки звуковых образов:
1. Энергетические параметры: