基于網(wǎng)格圖特征的琵琶指法自動(dòng)識別

在人工智能方法飛速發(fā)展的今天，對樂(lè )器的演奏指法的自動(dòng)分析在樂(lè )曲的檢索、鑒賞引導、演奏輔助學(xué)習等方面均具有重要意義。琵琶作為一種中國傳統樂(lè )器，對其進(jìn)行自動(dòng)分析的已有工作大多集中于對琵琶聲音的算法合成方面的探討[1-3]，而在指法自動(dòng)識別、分類(lèi)方面涉及很少。在我們的工作中，提出了對琵琶不同指法所產(chǎn)生的聲音具有明顯區分度的網(wǎng)格圖特征，用于對幾種典型的琵琶演奏指法進(jìn)行基于機器學(xué)習的自動(dòng)識別。

2. 常用的琵琶演奏指法簡(jiǎn)介

琵琶演奏出的聲音大多為包含豐富諧波的樂(lè )音類(lèi)聲音，也有部分特殊指法能夠發(fā)出不體現明顯諧波特性的噪音類(lèi)聲音。我們選取了4種樂(lè )音類(lèi)演奏指法和3種噪音類(lèi)演奏指法進(jìn)行分析和自動(dòng)識別。

4種樂(lè )音類(lèi)指法為彈、輪指、泛音和掃弦。彈為琵琶演奏的最基本指法，即用右手食指撥弦。輪以右手食指為第1、中指第2、無(wú)名指第3、小指第4，依次向左前方彈出，而后大指為第5由反向挑進(jìn)，得5聲稱(chēng)1輪。泛音是左手虛按住1根弦同時(shí)右手彈該弦，音量大，且音質(zhì)清脆明亮。掃弦為用右手食指依次快速彈4弦。

3種噪音類(lèi)指法為絞弦、擊板和摘。絞弦是中指將1弦推進(jìn)去至右側1根或幾根弦下方，食指將右側1根或幾根弦身向左拉出壓在左側的1根推弦上，并用食指按住絞在一起的兩根琴弦，取出中指，然后輪雙弦。擊板是用右手擊打面板。摘是用右手拇指指肉觸弦，中指彈奏。

我們以聲譜圖為基礎，針對以上幾種琵琶演奏指法提取了3種不同類(lèi)型的網(wǎng)格圖用于對琵琶指法的自動(dòng)識別。

3. 以聲頻圖為基礎的琵琶音色網(wǎng)格圖

我們使用的琵琶演奏聲音樣本來(lái)源于中國音樂(lè )學(xué)院構建的中國音樂(lè )數據庫———CCMusic[4]。這個(gè)數據庫的琵琶素材部分包含專(zhuān)業(yè)演奏者用多種琵琶演奏指法錄制的聲音樣本，各指法一般錄制兩遍。

聲譜圖作為同時(shí)體現聲音信號的時(shí)域、頻域特征的綜合的可視化表達方式，能夠保留聲音信號中的大多數信息，因此能夠將數字圖像處理方法引入到音頻信號分析中。聲譜圖相似度可被用于音樂(lè )檢索或音樂(lè )風(fēng)格分析；而將聲譜圖作為圖像，通過(guò)對其2維頻譜的分析，可以對語(yǔ)音和音樂(lè )信號進(jìn)行識別；多分辨率的聲譜圖也被用于伴奏音樂(lè )與歌唱人聲的分離等[5-9]。我們使用聲譜圖作為基本信息來(lái)源，并在此基礎上擴展為3種對不同指法的區分度更明顯的網(wǎng)格圖，從中提取特征進(jìn)行指法的自動(dòng)識別。琵琶聲音樣本分析與特征提取的流程圖如圖1所示。