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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：一种提取音乐频率结构的钢琴音乐自动记谱方法属于深度学习领域。音乐自动记谱旨在将音乐音频转换为音乐符号表示。钢琴音符的音高频率特征具有明显的音乐频率结构。在复音音乐信号中，可通过提取每个独立音高固定的频谱结构，进而建模完整的复音音高频率相关性。本发明使用具有音乐频率结构的掩蔽矩阵，使网络的频率注意力机制能够高效地捕捉音乐频率结构信息，并基于完整的频率特征建模复音音高频率相关性，实现了钢琴复音音乐自动记谱。本发明具有较高的钢琴复音音乐自动记谱性能。
主权项：1.一种提取音乐频率结构的钢琴音乐自动记谱方法，其特征在于，包括：获取钢琴音乐音频信号的常数Q变换时频语谱图，使用提取音乐频率结构的钢琴音乐自动记谱神经网络将时频语谱图转化为钢琴卷帘谱，所述钢琴音乐音频信号的常数Q变换时频语谱图的频点数为352，每48个频点对应一个八度的音乐频率跨度，所述的钢琴卷帘谱的琴键数为88；构建针对多个钢琴音乐自动记谱目标的多分支自动记谱网络，所述多个钢琴音乐自动记谱目标包括：音符起奏时刻估计帧级别目标、音符停奏时刻估计帧级别目标、音符多音高估计帧级别目标与音符力度估计帧级别目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种提取音乐频率结构的钢琴音乐自动记谱方法
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