Введение
ГЛАВА 1. Методы идентификации объектов музыкальных сигналов 19
1.1 Форматы и преобразования музыкальных сигналов 19
1.1.1 Амплитудно-временной формат 20
1.1.2 Объектный формат 21
1.1.3 Преобразования музыкальных сигналов 26
1.1.4 Преобразование объектного формата в амплитудно-временной 27
1.1.5 Преобразование амплитудно-временного формата в объектный 31
1.1.6 Задача идентификации музыкальных объектов 33.
1.1.7 Выбор структуры системы идентификации музыкальных объектов 34
1.1.8 Оценка качества работы системы идентификации 37
1.2 Музыкальный сигнал в задаче идентификации музыкальных объектов 40
1.2.1 Характеристики музыкальных звуков 40,
1.2.2 Структура звука музыкального инструмента 42
1.2.3 Классификации музыкальных сигналов 44
1.2.4 Характеристики музыкального произведения 51
1.2.5 Графические формы представления музыкальных сигналов 52
1.3 Методы идентификации музыкальных объектов 56
1.3.1 Обзор методов идентификации музыкальных объектов 56
1.3.2 Психоакустические методы анализа музыкального сигнала 63
1.4 Выводы ПО ГЛАВЕ 1 65
ГЛАВА 2. Непрерывное вейвлет-преобразование в задачах обработки сигналов 68
2.1 Введение в вейвлет-преобразования 68
2.1.1 Определение вейвлет-преобразования
2.1.2 Разложение по вейвлетам 69
2.1.3 Дискретное вейвлет-преобразование 70
2.1.4 Непрерывное вейвлет-преобразование 71
2.1.5 Обратное вейвлет-преобразование 72
2.1.6 Свойства базисных вейвлетов 73
2.1.7 Примеры базисных вейвлетов 75
2.1.8 Выбор базисного вейвлета 78
2.2 Интерпретация результатов непрерывного вейвлет преобразования 79
2.2.1 Представление результатов НВП на частотно-временной плоскости 80
2.3 Графическая интерпретация результатов вейвлет преобразований 82
2.3.1 Скалограммы 83
2.3.2 Карты проекций изолиний 85
2.3.3 Скелетоны 86
2.4 Примеры применения НВП в прикладных задачах 87
2.4.1 Модельные сигналы 87
2.4.2 Экспериментальные сигналы 92
2.5 Выводы по ГЛАВЕ 2 95
ГЛАВА 3. Адаптация математического аппарата к задачам идентификации музыкальных объектов .97
3.1 Исследования в области вейвлет-преобразования 97
3.1.1 Влияние формы материнского вейвлета на результат НВП 98
3.1.2 О необходимости формирования собственных материнских вейвлетов 101
3.1.3 Алгоритм формирования базисного вейвлета заданной
ИЗбиратеЛЬНОСТИ 102
3.1.4 Оценка избирательной способности сформированных вейвлетов 1 3.1.5 Выбор длины базисного вейвлета ПО
3.1.6 Формализация параметров НВП 119
3.2 Подготовка результатов нвп к автоматизированной обработке 123
3.2.1 Особенности корреляции сигнала и вейвлета 124
3.2.2 Формирование результатов НВП в полуплоскости положительных значений 126
3.2.3 Сглаживание результатов НВП методом секущих 127
3.2.4 Применение НВП к непериодическим сигналам 131
3.3 Применение искусственной нейронной сети в задаче идентификации музыкальных сигналов 132
3.3.1 Принцип работы ИНС MaxNet 133
3.3.2 Модификация сети MaxNet для решения задачи классификации звуковых сигналов 136
3.3.3 Реализация модифицированной сети поиска максимумов 139
3.4 ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3 141
ГЛАВА 4. Реализация программно-технического комплекса идентификации музыкальных объектов 143
4.1 Преобразования музыкального сигнала 143
4.2 Программно-технический комплекс
4.2.1 Модуль формирования музыкального сигнала 145
4.2.2 Модуль математических преобразований 148
4.2.3 Модуль идентификации и распознавания 151
4.2.4 Контур обратной связи 156
4.3 Практическое применение программно-технического комплекса в задачах идентификации музыкальных объектов 156
4.3.1 Идентификация нот одноголосной мелодии 156
4.3.2 Идентификация нот многоголосной мелодий 160
4.3.3 Идентификация объектов отдельных инструментов 1 4.3.4 Идентификация объектов аудиозаписи одного инструмента 170
4.3.5 Идентификация объектов аудиозаписи двух инструментов 172
4.4 Выводы по главе 4 174
Заключение 177
Список литературы 179
Приложение 193
