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复调音乐主旋律提取方法综述

更新时间：2019-12-24 05:37:39 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：复调音乐主旋律提取 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

主旋律提取在音乐检索、乐谱抄录、翻唱识别等领域具有广泛应用.复调音乐频谱结构复杂多样,音高变化范围广,因此复调音乐的主旋律提取较为困难.本文综述了复调音乐主旋律提取研究进展,对复调音乐主旋律提取方法进行分类,阐述了典型方法,介绍了主旋律提取的评价指标,给出了最新MIREX主旋律提取评测结果,说明了主旋律提取面临的主要挑战,并对主旋律提取技术发展方向进行了展望.


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4
Vol． 45 No． 4  
Apr． 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
4
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
复调音乐主旋律提取方法综述  
1，2  
1
1，  
2
， ， ，  
张维维 陈 喆 殷福亮 张俊星  
( 1．  
，
大连理工大学信息与通信工程学院 辽宁大连  
116024; 2．  
，
大连民族大学信息与通信工程学院 辽宁大连  
116600)  
:
、 、 ． ，  
主旋律提取在音乐检索 乐谱抄录 翻唱识别等领域具有广泛应用 复调音乐频谱结构复杂多样 音高  
摘
要
， ． ，  
变化范围广 因此复调音乐的主旋律提取较为困难 本文综述了复调音乐主旋律提取研究进展 对复调音乐主旋律提  
， ， ，  
取方法进行分类 阐述了典型方法 介绍了主旋律提取的评价指标 给出了最新  
MIREX  
，
主旋律提取评测结果 说明了  
，
主旋律提取面临的主要挑战 并对主旋律提取技术发展方向进行了展望  
．
:
;
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
主旋律提取 复调音乐 多声部音乐 音乐信号处理 音乐信息检索  
TP391 0372-2112 ( 2017) 04-1000-12  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 04． 032  
:
:
A
:
文章编号  
文献标识码  
电子学报  
Review on Melody Extraction from Polyphonic Music  
1，2  
1
1
2
ZHANG Wei-wei ，CHEN Zhe ，YIN Fu-liang ，ZHANG Jun-xing  
( 1． School of Information and Communication Engineering，Dalian University of Technology，Dalian 116024，Liaoning，China;  
2． School of Information and Communication Engineering，Dalian Minzu University，Dalian 116024，Liaoning，China)  
Abstract: Melody extraction is to automatically extract the melody from a given piece of polyphonic music，and has  
been widely applied in music retrieval，score transcription，cover song identification and so on． Melody extraction from digital  
polyphonic music is reviewed in this paper． Firstly，the methods used for melody extraction are classified． Then，the repre-  
sentative methods are elaborated in detail，evaluation methodologies are presented，and the most recently MIREX melody ex-  
traction competition results are shown． Finally，the existing challenges are summarized，and the future research directions are  
provided．  
Key words: melody extraction; polyphonic music; multi-part music; music signal processing; music information re-  
trieval  
利辨识歌唱音或某个主要乐器演奏的声音而忽略其它  
1
引言  
， ，  
声源的影响 也能重复哼唱出该段乐曲的旋律 但由计  
，
随着计算机网络和多媒体技术的发展 数字音乐  
．
算机进行主旋律提取却非常困难  
( Melody)  
．
的创作和传播不断加快 数字音乐产业的蓬勃发展及  
旋律  
是一种基于人类听觉判断的音乐学  
， 、 、 、  
海量音乐数据的涌现 使得音乐的分类 检索 推荐 内  
， ， ．  
概念 是音乐信号的基本特征 但并没有严格的定义 目  
［1］  
，
容分析等技术越来越重要 并成为数字音频处理领域  
，
前 音乐信号处理学术界普遍认同由  
Poliner  
等
给出  
．
的研究热点  
主旋律提取是基于内容的音乐信号处理领域一项  
:
的定义 主旋律是指听者根据一段复调音乐  
( Polyphonic  
Music)  
，
感知的 并被听者识别作为音乐本质的单音高序  
， ，  
重要研究课题 它根据给定的一段音乐 由计算机自动  
． ，  
列 旋律是音乐的灵魂和基础 在音乐表现中具有重要  
［2］  
， ．  
分析音乐音频内容 提取出该段音乐的主旋律 通常情  
．
， ，  
根据音乐学 按照音乐作品旋律线的数量 音  
意义  
， 、  
况下 未经专业训练的普通人也具有理解 处理复杂音  
．
乐分为单声部音乐和多声部音乐 多声部音乐是指音  
， (  
乐信息的能力 如在聆听一段具有多个声源 可能包括  
，
乐不单纯依靠单一旋律 还有以各种方式加入的其他  
、 、 ) ，  
管弦乐器 打击乐器 歌唱音等 的音乐后 多数人能顺  
，
织体 包括复调音乐  
( Polyphony) 、 ( Homopho-  
主调音乐  
: 2016-01-29;  
: 2016-07-28;  
:
收稿日期  
修回日期  
责任编辑 李勇锋  
国家  
( No． DUT13LAB06，No． DC201502060404)  
中央高校基本科研业务费  
:
( No． 61172107，No． 61172110) ;  
863  
( No． 2015AA016306) ;  
高技术研究发展计划 辽宁省教育厅科学研究一般项  
基金项目 国家自然科学基金  
( No． L2015135) ;  
目
1001  
4
:
张维维 复调音乐主旋律提取方法综述  
第
期
ny)  
( Heterophony)  
．
三种类型 在音乐信号处  
和支声音乐  
本文综述十年来基于音频文件的复调音乐主旋律  
， “ ” “  
理领域 常用 复调音乐 指代音乐学领域中的 多声部  
，
提取研究的最新进展与成果 详细阐述了基于显著性  
、
［3］  
” ，  
即泛指音乐中含有两条或两条以上的旋律  
，
音乐  
基于源分离和基于机器学习这三类主旋律提取方法的  
，
允许有两个或者更多的音符同时发声 这些音符可以  
、 ，  
基本原理 主要特点以及彼此间的区别与联系 给出了  
( 、 ) ，  
来源于不同的声源 如歌唱音 吉它等 也可以来源于  
，
主旋律提取方法的性能指标和评价结果 指出了主旋  
( ) ．  
能同时发两个以上音的声源 如钢琴 如无其他特殊  
．
律提取技术面临的挑战与未来发展方向  
， “ ” “  
说明 本文所述 音乐 均指 复调音乐  
”．  
2
主旋律提取方法的分类  
，
根据音乐中是否含有歌唱音 主旋律提取方法分  
［15 ～ 26］  
［27 ～ 33］  
．
两类  
为声乐主旋律提取  
和通用主旋律提取  
，
如果复调音乐中包括歌唱音 则歌唱音的音高序列就  
; ，  
认为是声乐主旋律 如果不存在歌唱音 则能量占主导  
［3］  
．
地位的乐器演奏音的音高序列作为器乐主旋律  
通
．
用主旋律提取方法适用于声乐主旋律和器乐主旋律  
复调音乐主旋律提取就是生成与音乐片段的主旋  
，
根据方法原理 主旋律提取主要分为基于显著性  
， 1 ，  
律音高相对应的频率序列值 如图 所示 它在音乐结  
［16，22，31，34 ～ 41］  
［19，21，27，42］  
、
的方法  
基于源分离的方法  
和基于  
、 、 、  
构分析 音乐检索 音乐风格分类 翻唱识别等领域具有  
［43 ～ 45］  
．
3
本文第 节将详细阐述此三种  
机器学习的方法  
类型的代表性方法  
．
广泛应用 音乐结构分析是理解作品内涵的关键环节  
，
．
，
通常先用主旋律提取方法来检测主旋律相似的区域  
，
根据处理的音乐类型 主旋律提取方法分为通用  
［4］  
，
然后将相似区域归类 进而完成音乐结构分析  
．
基于  
［22，31，38，46］  
音 乐 旋 律 提 取  
和 特 定 类 型 音 乐 旋 律 提  
，
主旋律的音乐检索系统 首先提取所给定音乐片段的  
［15，47 ～ 50］  
，
两类 目前研究大多是通用音乐的 主旋 律  
取
，
主旋律音高轮廓 然后采用序列模式匹配算法在歌曲  
．
提取  
［5，6］  
，
库中查找与其相似的歌曲  
与传统基于文本的音乐  
，
根据方法的实时性 主旋律提取方法分为在线旋  
， ，  
检索技术相比 该方法不需要人工标注 也不要求用户  
［41］  
［22，27，42］  
．
两类  
律提取 和离线旋律提取  
， ，  
知道乐曲的准确信息 从而可实现智能检索 提高检索  
3
主旋律提取主要方法  
．
效率和准确性 基于主旋律的音乐风格分类技术先从  
， 、  
音频文件中提取出主旋律 然后从中获得颤音 拓扑形  
， ，  
如前所述 根据各方法的基本思想 主旋律提取技  
， ，  
式等更高级语义特征 用于音乐风格分类 以管理大型  
、
术主要分为基于显著性的方法 基于源分离的方法和  
［7］  
．
，
此外 利用主旋律来度量两个曲  
个人与商业音乐库  
． ，  
基于机器学习的方法 这三类方法既有明显的区别 也  
， ，  
目的相似性 能有效地进行翻唱识别 可用于版权保护  
、
．
存在一定的内在联系 基于显著性的方法首先估计音  
［8，9］  
．
音乐组织与搜索等应用场景  
，
乐片段中的多个音高 然后根据主旋律较伴奏音能量  
，
根据文件类型 音乐主旋律提取主要分为两类  
: MI-  
，
更显著的特点 选择兼有能量显著性和时间平滑性的  
［10 ～ 14］  
DI  
． MIDI  
和音频文件的旋律提取  
文件的旋律提取  
， ，  
音高序列作为旋律输出 即先进行多音高估计 然后进  
，
文件的乐曲相对真实音乐失真度较大 每个通道存放  
．
行主旋律跟踪 该类方法在器乐主旋律和声乐主旋律  
， ，  
一种乐器的演奏信息 因此旋律提取比较简单 且准确  
． ，  
提取中均有应用 基于源分离的方法主要思想在于 从  
．
，MIDI  
率较高 随着数字音频技术的发展  
音乐已逐步被  
音频文件类型的数字音乐所取代 为了阐述旋律提取  
MIDI  
，
混合信号中分离出具有主旋律特征的音源分量 抑制  
，
，
伴奏音分量的干扰 然后根据单声部音高估计与跟踪  
，
的最新研究进展 本文不再对  
类型音乐的主旋律  
， ，  
算法输出主旋律音高序列 即先源分离 后音高估计与  
．
提取作进一步的归纳和总结  
．
跟踪 该类方法本质上是利用主旋律分量与伴奏音分  
， ，  
音频文件的音乐听觉效果逼真 风格多样 应用普  
，
量在表示域特征的差异来进行源分离 主要应用于声  
，
，
遍 但其记录的是各个声源的混合信号 因此音频文件  
． 2004 ，Goto  
首次提  
． ，  
乐主旋律提取 基于机器学习的方法 其主要思想是在  
的主旋律提取具有一定的挑战性  
年
，
训练集基础上 提取能够区别主旋律和伴奏音的特征  
，
，
出了针对音频文件的复调音乐主旋律提取方法 此后  
，
这些特征可以是人为指定的 也可以是算法自动学习  
，
该课题得到了广泛关注 并成为近十年来音乐信息处  
， ，  
产生的 然后借助模式分类算法将两者区分开 即先训  
． ，  
理领域的研究热点 目前 音乐信息处理领域所提到的  
， ．  
练后测试 先提取特征后分类 该类方法需要先验知识  
［3］  
，
主旋律提取 一般是指基于音频文件的提取方法  
．
，
较少 但当测试集较小时易出现过拟合现象  
．

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