[發明專利]一種基于聲音識別的吉他譜自動生成方法

有效

• 申請號: 202011392002.1
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112634841B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（設計）人: 劉強;陳盛;馬文亮
• 申請（專利權）人: 愛荔枝科技（北京）有限公司
• 主分類號: G10H1/00
• 分類號: G10H1/00;G10L25/24;G10L25/30;G10L25/90
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于聲音識別的吉他譜自動生成方法，包括對待識別的吉他演奏音頻文件進行扒譜的過程，該過程包括：步驟201，對輸入的待識別的吉他演奏音頻文件進行分幀操作，提取每一幀的梅爾倒譜系數特征；步驟202，計算步驟201中每一幀的梅爾倒譜系數特征所屬的分類，根據模型的輸出層標注，得到測試音頻每幀的音高和演奏方式信息；步驟203，基于步驟202中曲譜文件中的音高信息，分析樂曲的和弦、調性、節奏信息；步驟204，綜合步驟202、步驟203所述輸出的音高、演奏方式、和弦、調性、節奏信息，輸出曲譜文件。上述方法可自動生成吉他譜，代替了人工扒譜的工作，有效提升了工作效率。

技術領域

本發明屬于聲音技術領域，具體涉及一種樂譜生成方法。

背景技術

在音樂曲譜領域，當前的技術研究主要集中在音樂檢索、音樂演奏評測、自動作曲等方向；對于吉他譜的處理則集中在圖片譜上，通過對圖片譜的識別生成曲譜，還可以進行自動演奏和播放。

在實際的吉他學習過程中，人們會經常遇到自己感興趣的吉他彈奏，卻沒有任何形式的曲譜可以參考，在這種情況下，就需要根據演奏的聲音來確定它的曲譜。在現實中這一過程通常叫做扒譜，扒譜工作需要人耳進行反復的聽音與比較，最終確定曲譜的調性、節奏、和弦編配以及分解或掃弦細節；扒譜人員需要進行長時間的訓練，才能使耳朵達到足夠的分辨能力，還需要掌握充足的樂理知識以及對吉他原理和演奏技法的深入了解，可以說是吉他學習中的高階技能。

對于普通的吉他愛好者來說是難以做到的。如果能夠從演奏聲音中直接生成吉他譜，可以降低初學者的學習難度，也可以為專業人員提供便利，只需要在自動生成的曲譜上進行優化即可。

吉他是一種弦樂器，通過琴弦的振動發出聲音，琴弦的振動頻率決定了音高，琴弦振動頻率受到琴弦直徑和振動長度的影響，不同的琴弦直徑不同，指板上不同的品位決定了琴弦的振動長度，因此琴弦和品位的組合決定了彈奏的音高。此外，吉他屬于標準調弦樂器，一弦到六弦的標準音依次是E、B、G、D、A、E，因此不同的琴弦和品位組合可能會發出相同的音高。

和弦是樂理上的概念，由滿足一定音程關系的一組聲音組成，其中音高最低的音是根音，它是和弦的基礎，不同音之間的音程決定了和弦的色彩，他們共同構成了一個和弦。和弦的彈奏主要有分解與掃弦兩種，分解和弦是依次彈出和弦組成音，而掃弦則同時掃多根琴弦，同時發出多個和弦音。

吉他的演奏按照功能可以分為伴奏和獨奏，伴奏一般只彈奏和弦，為旋律提供和聲，獨奏在演奏和弦的同時演奏旋律。不管是伴奏或獨奏，在扒譜時首先要確定每一個音符的音高，如果是掃弦，要確定和弦和掃到的琴弦，這些都需要人耳進行辨別。

隨著人工智能技術的發展，基于深度學習的聲音處理有了長足的進步，在語音識別、場景分類等場景都達到了較為理想的效果，得到了廣泛的應用。利用神經網絡強大的學習能力，可以代替人耳完成識別音符音高的工作，將吉他能夠彈奏出的所有聲音做為訓練數據訓練神經網絡模型的參數，使用模型對未知聲音進行分類，就可以確定演奏中的音高信息，也就完成了扒譜的第一步。

在確定了彈奏的音高之后，還要對樂器劃分小節，并進一步確定每個小節所使用的和弦，通常最先彈奏的是和弦的根音，同時小節的第一拍都是重拍，再結合和弦內的組合音信息，就可以確定樂曲的和弦走向。

最后，還需要確定樂曲的調性和節奏，調性一般通過和弦的組成來確定，節奏反映的是輕重的分布，可以通過分析樂曲的能量分布來確定。

發明內容

本發明針對現有的技術問題作出改進，即發明所要解決的技術問題是提供一種基于聲音識別的吉他譜自動生成方法。本發明的技術方案為：

一種基于聲音識別的吉他譜自動生成方法，其特征在于，包括對待識別的吉他演奏音頻文件進行扒譜的過程，該過程包括：

步驟201，對輸入的待識別的吉他演奏音頻文件進行分幀操作，提取每一幀的梅爾倒譜系數特征；