[发明专利]一种基于声音识别的吉他谱自动生成方法

说明书

本发明公开了一种基于声音识别的吉他谱自动生成方法，包括对待识别的吉他演奏音频文件进行扒谱的过程，该过程包括：步骤201，对输入的待识别的吉他演奏音频文件进行分帧操作，提取每一帧的梅尔倒谱系数特征；步骤202，计算步骤201中每一帧的梅尔倒谱系数特征所属的分类，根据模型的输出层标注，得到测试音频每帧的音高和演奏方式信息；步骤203，基于步骤202中曲谱文件中的音高信息，分析乐曲的和弦、调性、节奏信息；步骤204，综合步骤202、步骤203所述输出的音高、演奏方式、和弦、调性、节奏信息，输出曲谱文件。上述方法可自动生成吉他谱，代替了人工扒谱的工作，有效提升了工作效率。

技术领域

本发明属于声音技术领域，具体涉及一种乐谱生成方法。

背景技术

在音乐曲谱领域，当前的技术研究主要集中在音乐检索、音乐演奏评测、自动作曲等方向；对于吉他谱的处理则集中在图片谱上，通过对图片谱的识别生成曲谱，还可以进行自动演奏和播放。

在实际的吉他学习过程中，人们会经常遇到自己感兴趣的吉他弹奏，却没有任何形式的曲谱可以参考，在这种情况下，就需要根据演奏的声音来确定它的曲谱。在现实中这一过程通常叫做扒谱，扒谱工作需要人耳进行反复的听音与比较，最终确定曲谱的调性、节奏、和弦编配以及分解或扫弦细节；扒谱人员需要进行长时间的训练，才能使耳朵达到足够的分辨能力，还需要掌握充足的乐理知识以及对吉他原理和演奏技法的深入了解，可以说是吉他学习中的高阶技能。

对于普通的吉他爱好者来说是难以做到的。如果能够从演奏声音中直接生成吉他谱，可以降低初学者的学习难度，也可以为专业人员提供便利，只需要在自动生成的曲谱上进行优化即可。

吉他是一种弦乐器，通过琴弦的振动发出声音，琴弦的振动频率决定了音高，琴弦振动频率受到琴弦直径和振动长度的影响，不同的琴弦直径不同，指板上不同的品位决定了琴弦的振动长度，因此琴弦和品位的组合决定了弹奏的音高。此外，吉他属于标准调弦乐器，一弦到六弦的标准音依次是E、B、G、D、A、E，因此不同的琴弦和品位组合可能会发出相同的音高。

和弦是乐理上的概念，由满足一定音程关系的一组声音组成，其中音高最低的音是根音，它是和弦的基础，不同音之间的音程决定了和弦的色彩，他们共同构成了一个和弦。和弦的弹奏主要有分解与扫弦两种，分解和弦是依次弹出和弦组成音，而扫弦则同时扫多根琴弦，同时发出多个和弦音。

吉他的演奏按照功能可以分为伴奏和独奏，伴奏一般只弹奏和弦，为旋律提供和声，独奏在演奏和弦的同时演奏旋律。不管是伴奏或独奏，在扒谱时首先要确定每一个音符的音高，如果是扫弦，要确定和弦和扫到的琴弦，这些都需要人耳进行辨别。

随着人工智能技术的发展，基于深度学习的声音处理有了长足的进步，在语音识别、场景分类等场景都达到了较为理想的效果，得到了广泛的应用。利用神经网络强大的学习能力，可以代替人耳完成识别音符音高的工作，将吉他能够弹奏出的所有声音做为训练数据训练神经网络模型的参数，使用模型对未知声音进行分类，就可以确定演奏中的音高信息，也就完成了扒谱的第一步。

在确定了弹奏的音高之后，还要对乐器划分小节，并进一步确定每个小节所使用的和弦，通常最先弹奏的是和弦的根音，同时小节的第一拍都是重拍，再结合和弦内的组合音信息，就可以确定乐曲的和弦走向。

最后，还需要确定乐曲的调性和节奏，调性一般通过和弦的组成来确定，节奏反映的是轻重的分布，可以通过分析乐曲的能量分布来确定。

发明内容

本发明针对现有的技术问题作出改进，即发明所要解决的技术问题是提供一种基于声音识别的吉他谱自动生成方法。本发明的技术方案为：

一种基于声音识别的吉他谱自动生成方法，其特征在于，包括对待识别的吉他演奏音频文件进行扒谱的过程，该过程包括：

步骤201，对输入的待识别的吉他演奏音频文件进行分帧操作，提取每一帧的梅尔倒谱系数特征；