基于网格图特征的琵琶指法的自动识别

作者:肖仲喆; 张晶晶*; 刘弋嘉
来源:复旦学报(自然科学版), 2020, 59(03): 286-292.
DOI:10.15943/j.cnki.fdxb-jns.2020.03.005

摘要

对琵琶7种常用演奏指法进行了自动识别.首先,对声音信号声谱图根据其基音频率截取一部分并进行归一化处理;其后,根据归一化声谱图生成3种能明显体现不同指法特点的网格图;最后,从网格图中划分若干种不同的计算区域,用各区域的统计值作为特征.在基于机器学习的指法自动识别的实验中,对7类指法以及乐音类、泛音类指法的自动识别能够以很少的特征数量达到100%的识别率,实现了对琵琶指法的精确地自动识别.