Идентификация музыкальных объектов на основе непрерывного вейвлет-преобразования

• Автор: Фадеев, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 198 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ .

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ МУЗЫКАЛЬНЫХ СИГНАЛОВ.

1.1 Форматы и преобразования музыкальных сигналов

1.1.1 Амплитудновременной формат

1.1.2 Объектный формат.

1.1.3 Преобразования музыкальных сигналов

1Л .4 Преобразование объектного формата в амплитудновременной.

1Л .5 Преобразование амплитудновременного формата в объектный.

1Л .6 Задача идентификации музыкальных объектов

1Л .7 Выбор структуры системы идентификации музыкальных объектов

1Л .8 Оценка качества работы системы идентификации.
1.2 Музыкальный сигнал в задаче идентификации музыкальных
ОБЪЕКТОВ
1.2.1 Характеристики музыкальных звуков
1.2.2 Структура звука музыкального инструмента.
1.2.3 Классификации музыкальных сигналов.
1.2.4 Характеристики музыкального произведения.
1.2.5 Графические формы представления музыкальных сигналов.
1.3 Методы идентификации музыкальных объектов
1.3.1 Обзор методов идентификации музыкальных объектов.
1.3.2 Психоакустические методы анализа музыкального сигнала
1.4 Выводы по главе 1
ГЛАВА 2. НЕПРЕРЫВНОЕ ВЕЙВЛЕТПРЕОБРАЗОВАНИЕ В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ.
2.1 Введение в вейвлетпреобразования
2.1.1 Определение вейвлетпреобразования.
2.1.2 Разложение по вейвлетам.
2.1.3 Дискретное вейвлетпреобразование.
2.1.4 Непрерывное вейвлетпреобразование
2.1.5 Обратное вейвлетпреобразование.
2.1.6 Свойства базисных вейвлетов.
2.1.7 Примеры базисных вейвлетов
2.1.8 Выбор базисного вейвлета
2.2 Интерпретация результатов непрерывного вейвлет
преобразования
2.2.1 Представление результатов ИВП на частотновременной
плоскости
2.3 Графическая интерпретация результатов вейвлет
преобразований .
2.3.1 Скалограммы.
2.3.2 Карты проекций изолиний.
2.3.3 Скелетоны.
2.4 Примеры применения НВП в прикладных задачах.
2.4.1 Модельные сигналы.
2.4.2 Экспериментальные сигналы.
2.5 Выводы гю главе 2.
ГЛАВА 3. АДАПТАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА К ЗАДАЧАМ ИДЕНТИФИКАЦИИ МУЗЫКАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ .
3.1 Исследования в области вейвле гпреобразования
3.1.1 Влияние формы материнского вейвлета на результат НВП
3.1.2 О необходимости формирования собственных материнских
вейвлетов
3.1.3 Алгоритм формирования базисного вейвлета заданной
избирательности.......
3.1.4 Оценка избирательной способности сформированных вейвлетов
3.1.5 Выбор длины базисного вейвлета.
3.1.6 Формализация параметров НВП.1
3.2 Подготовка результатов НВП к автоматизированной
ОБРАБОТКЕ
3.2.1 Особенности корреляции сигнала и вейвлета
3.2.2 Формирование результатов НВП в полуплоскости положительных
значений
3.2.3 Сглаживание результатов НВП методом секущих
3.2.4 Применение НВП к непериодическим сигналам
3.3 Применение искусственной нейронной сети в задаче
ИДЕНТИФИКАЦИИ МУЗЫКАЛЬНЫХ СИГНАЛОВ.
3.3.1 Принцип работы ИНС МахИс1
3.3.2 Модификация сети МахМедля решения задачи классификации
звуковых сигналов.
3.3.3 Реализация модифицированной сети поиска максимумов.
3.4 Выводы ПО ГЛАВЕ 3.
ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА ИДЕНТИФИКАЦИИ МУЗЫКАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ
4.1 Преобразования музыкального сигнала.
4.2 Программнотехнический комплекс.
4.2.1 Модуль формирования музыкального сигнала.
4.2.2 Модуль математических преобразований.
4.2.3 Модуль идентификации и распознавания.
4.2.4 Контур обратной связи
4.3 Практическое применение программнотехнического
комплекса в задачах идентификации музыкальных объектов.
4.3.1 Идентификация йот одноголосной мелодии.
4.3.2 Идентификация нот многоголосной мелодий
4.3.3 Идентификация объектов отдельных инструментов
4.3.4 Идентификация объектов аудиозаписи одного инструмента.
4.3.5 Идентификация объектов аудиозаписи двух инструментов
4.4 Выводы ПО ГЛАВЕ 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Метод повышения информативности результатов НВП путем использования секущей па интервалах, кратных периоду гармонических составляющих сигнала. Метод изменения степени полифонической идентификации ИНС путем варьирования числа скрытых слоев сети. Структура и элементы программно-технического комплекса идентификации музыкальных объектов. Личный вклад соискателя заключается в проведении теоретических исследований, их практической реализации, получении основных результатов, изложенных в работе, их интерпретации, авторском сопровождении при внедрении. Разработка общей структуры работы, программная реализация компонентов и подготовка публикаций к печати выполнены совместно с соавторами. Сведения об апробации результатов диссертации Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на XII международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых «Современные техника и технологии» (Томск, г. Современные проблемы информатизации в моделировании и программировании» (Воронеж, г. IV, V и VI Всероссийских научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, — гг. Внедрения. Результаты работы в виде программно-технического комплекса использованы при формировании музыкального оформления пользовательского интерфейса программного обеспечения, предназначенного для встраиваемых систем и сетевых устройств, разрабатываемых группой компаний «Иитант» (г. ГСМ в ОАО «МК » и при формировании нотной партитуры по звукозаписи джазовых импровизаций в ООО «Тропикана» (г. Томск). Результаты используются при выполнении научно-исследовательской работы и выпускных квалификационных работ студентов кафедры автоматики и компьютерных систем 1 омского политехнического университета. По теме диссертации опубликовано 9 работ [ — ]. Из них 4 статьи в журналах и 5 статей в сборниках трудов конференций. Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки Российской Федерации. Структура диссертации, ее объем. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложения и списка цитируемой литературы. В работе содержится 0 страниц печатного текста, рисунка, библиография из 8 наименований на страницах. Общий объем диссертации составляет 1 страницу. Во введении вводится обоснование актуальности работы, определяются цели исследования, ставятся основные задачи, раскрывается научная и техническая новизна полученных результатов, формулируются положения, выносимые на защи ту, приводятся основные характеристики работы. В первой главе работы вводятся основные понятия и термины, используемые в работе, формулируется задача идентификации музыкальных объектов. Раздел 1. В разделе предложен аналитический подход к описанию задач прямого и обратного преобразования музыкальной информации. Сформирована задача идентификации музыкальных сигналов в общем виде и предложены некоторые характеристики, способные дать оценку качества выполнения задачи. В разделе 1. В разделе 1. Вторая глава посвящена описанию непрерывного вейвлет-преобразования, его возможностям применения, интерпретации результатов и аналитическому описанию. В разделе 2. Рассматриваются непрерывное, дискретное и обратное преобразования. Обсуждаются свойства базисных вейвлетов и примеры классических вейвлет-функций. Раздел 2. В как амплитудно-частотно временную характеристику сигнала, а само НВП как амплитудно-частотно-временное преобразование. В разделе 2. НВП и оценивается актуальность их применения в различных отраслях промышленности. Рездел 2. НВП к модельным и реальным экспериментальным сигналам. Третья глава представляет собой описание основных теоретических и практических исследований, па которых базируется работа. В разделе 3. НВП в задаче идентификации музыкального сигнала и дана оценка возможности их применения на практике. Описана методика формирования вейвлета заданной избирательности на основе звучания отдельной ноты различных музыкальных инструментов. В разделе 3. НВП в системах автоматизированной обработки. Раздел 3. ИНС прямой передачи в задаче идентификации музыкальных объектов — пот в результатах НВП.