钢琴踏板动作与技巧的测量、识别与可视化研究

发布时间：2021-03-13 20:48

　　本文从测量、识别和可视化的角度,研究钢琴延音踏板上的动作和技巧。踏板动作能够通过专业测量系统捕获,其中传感器数据可以实时捕获,在正常演奏条件下与钢琴声音一起被记录下来。使用传感器数据从系统中识别两方面独立的任务:踏板的起落和技术分类。踏板技术中,每一次落起时间采用信号处理算法进行计算。提取踏板运动的特征,采用机器学习方法（machine learning methods）,对踏板技术进行分类。我们比较了支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）两种方式得到的不同数据。我们的系统达到了很高的精度,F1各项技术得分均在0.7分以上,平均0.9分以上。识别结果可以通过新型踏板记谱法展现,也可以使用音频为基础的可视化乐谱应用程序得以呈现。 

【文章来源】：音乐研究. 2020,(03)北大核心CSSCI

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

踏板起落测量

测量系统原理图

由脚踏实例计算高斯参数值的散点图


本文编号：3080882