论文研究-基于自适应白化的音乐节拍实时跟踪算法.pdf

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提出一种基于自适应白化的音乐节拍实时跟踪算法。在对音乐信号进行触发点检测之前,构建音乐信号短时傅里叶变换的当前频域峰值表,对各频段的频谱幅值进行自适应加权,使各个频段保持相似的动态范围,改善音乐信号起伏变化较大时触发点检测准确性低的问题,进而提高节拍实时跟踪效果。在MIREX2006标准测试库上的节拍跟踪实验表明,自适应白化的引入可整体提高P-score,特别是对于起伏变化很大的音乐信号,节拍跟踪效果的提高非常明显。
1678 计算机应用研究 模态的双模态机制方法,有效地解决了节拍跟踪的惯性冋题。 t w P=1/s∑1/NP ∑y[n]·a.[ (2) 算法首先对输入的音乐信号进行加窗和短时傅里叶变换,然后 其中:N表示样本长度;NP取样本和实际输出节拍更多的节拍 提取触发点。当音乐信号达到1.5s(128帧)后,将其更新输 入到缓冲分析窗(6s),进行节拍周期提取和开始点检测。数;窗口W用来描述一定的误差,定义为 W= round (0. 2 x median( diff( find(a)))) 拍周期提取和开始点检测由普通模态和上下文模态完成。上 P-score越高,表示算法提取的节拍与人工祘注越接近。 下文模态负责维持节拍的连续性;普通模态则负责检测节拍的4.3实验结果及探讨 变化。算法首先进入普通模态,对自相关进行瑞利先验加权和 梳状滤波加权,提取周期和节拍开始点,之后检测所提取节拍 考虑到实时性和低耗性,选取基丁复频域差分、频谱能量 周期的变化情况。如果连续三个节拍周期起伏较小,就认为音 和高频内容三种触发点检测方法对20个样本进行实验,加权 乐的节拍比较稳定,应该保持节拍的稳定性和连贯性,进上系数和阈值设定为经验值0.96和0.5。实验结果如表1所示 下文模态,以上下文模态提取的节拍周期和节拍开始点,计算 对基于复频域的触发点检测表明,自适应白化后 P-score 比白化前有略微提高;对基于能量的触发点检测和基于高频内 并输出节拍位置;否则仍然维持在普選模态,根据普通模态提 谷的出发点检测,自适应白化后的Pore比白化前分别提高 取的节拍周期和节拍开始点计算并输出节拍位置。普通模态 28%和5.4%左右。 和上下文模态是通过不同的概率分布对自相关序列进行加权 对单个样本计算的 P-score统计显示,自适应白化使 的,普通模态采用瑞利分布,上下文模态采用高斯分布。 rain8、 Train13和 Train15三个样本的P-scoe提高较大,如表2 本文将前述白适应白化算法引人到节拍跟踪中。日适应所示。对波形和频谱图的观察表明,这三个样本也正是起伏很 白化算法主要关注节拍跟踪算法的中层表示部分,在提取触发 大的音乐样本。这验证了自适应白化对起伏较大音乐节拍跟 点之前,将强弱信号调整到相似的动态范闱。在保持原算法剩 踪的有效性。 余部分不变的情况下,首先对窗口化后的短时傅里叶变换进行 表1实时节拍跟踪实验结果表2起伏较大音乐的实时节拍 自适应白化,再进行触发点检测,最后从中层表示中提取节拍 (P-score 跟踪实验结果(P-core) 触发点 非自适自适应 音乐 非自适自适应 周期和进行节拍开始点检测。这样便构成了基于臼适应白化 检测方 应白 的实时节拍跟踪算法,整个算法流程如图3所示。 基于复频域0.44770.449 0.59820.7614 0.43280.4448 train130.1924 0. 3905 基于高频内容0.42580.4488 train150.27860.3916 音乐信号输入 另外, train、 traIn8、 train9和 train1的P- score远远高于 窗口化,STFT 其他样本,这些样本音乐节奏性强且节奏适中,为120BPM左 自适应白化 右,是人类听觉比较倾向的节奏。节奏偏快(如main19和 提取该帧触发点 train20)或偏慢(如 train2)的音乐,其P- score普遍偏低,这是 达到1.5:百对触发点阈值化 因为 Davies算法普通模态中的瑞利先验分布是有偏的,即对 输入到缓冲分析窗一 s1.1.5入 于节奏为120BPM左右的音频帧在加权时赋予较大值,而对 其他节奏的音频帧赋值较小,尤其是对于偏快和偏慢的节奏 求白相关 连续三个节拍周 期变化不大? 权值接近于零。这导致节奏较快和较慢的样本出现时,节拍跟 用瑞利先验概率进行 权以及检状滤液器滤波 不上或者节拍太快。 加权 用高斯先验概率进行加权 以及梳状滤波器滤波加权 需要指岀的是,本文实时节拍跟踪算法的P- scorE与 普通模杰 上下文模态 MIREX2006评测中提供的算法有一定差距,排在其评测结果 提取节拍周期和节拍开始点,输出节拍 的第五名。然而MHEX2006评测中的所有算法均为非实时算 图3基于自适应白化的节拍实时跟踪算法 法,本文算法貝有较好的实时性,能够利用过去6s的音乐信 4实验 号,预测将来1.5s内音乐的节拍。另外Dion3的实验表明, MIREX2006为每个样本提供了40个标注者提供的节拍标注 4.1数据集 然而从这40个标注者提供的正确节拍屮拍取节拍所计算的 P-score,取值在0.34-0.73。也就是说,不同的人对于同一首 实验数据由 MIREX2006提供的公开测试样本构成,涵 音乐的节拍感觉也相差很大。 盖∫不同风格、不同语言、不同节奏的音乐。每个样本时长30 s,单声道,采样率为441kH,量化精度1bit。每个样本由5结束语 40位专业人士进行人工节拍标注,40组标注好的节拍被当做 正确的节拍,作为评判参照。 本文针对 Davies实时芍拍提取算法中中层表示存在的问 4.2评测标准 题引人自适应白化方法,改善音乐信号起伏变化较大时触发点 的检測效果,从而提高了节拍跟踪的准确性。在MREX2006 评测标准采用MREx200中定义的Pco对每个音乐标准测试数据上的实验表明了改进算法的有效性。根据本文 样本,忽略其前5s的节拍,对其后25s的节拍构建一个频率的算法,设计了一个音乐节拍实时跟踪演示系统,如图4所示 为100Hz的脉冲,对每一组人工标注的节拍位置构继脉冲矢今后的工作包括:完善自适应白化算法,减少算法对加权系数 量a,,S表示第1~40组节拍,n表示该组节拍的第n个拍和阈值设定这两个参数选择的依赖;针对原有的有偏先验分布 子。然后用它与实际算法得出的节拍yn进行互相关检验,估计,引人新的先验估计模型,进一步提高实时节拍跟踪算法 称为 P-score,定义如下: 的效果。 (下转第1684页) 1684 计算机应用研究 第26卷 器作为提供服务的 server。所有设备连接在Gisc3750交换机 a)带有动态反馈功能的DWPs算法比WRR更能够提高 上,并分配内网P。设备的硬件配置如表1所示。 服务器系统的整体性能,使其具有更高的负载能力。 表1测试环境 b)在考虑服务器的负载能力和服务类型的情况下,算法 设备 CPU 内存/MB对络带宽/Mbps SSG Pentium v3.2 GHz 512 的负载均衡性能得到了一定的改善。 server Pentium v 2. 4GH 512 2 Pentium v 2.0 ghz 4结束语 Celeron 2. 4D 256 server 4 Celeron 2. 4D 256 100 本文中实现的是一种基于服务类型动态反馈负载均衡算 五台设备采用一样的操作系统 Redhat linux9,内核版本法,反馈机制采用NECP完成。该算法在伤真测试中体现出了 为 Linux Kernel2.4.20,其他软件配置包括gce3.2.2、gibe 定的优技性,说明具有实际应用的价值,但是还存在需要进 2.3.2、CNUl2.14等。客户端也要安装Tom5.0和 MySQL一步改进的地方。如何更加准确合理地设定权重向量,需要进 数据库,用于发布测试的服务。除了这些必需的配置外,系统步的实验进行验证;在SG设备上实现负载均衡模块的效 进行了最小化安装,从而保证系统运行时的效率。充当s,率问题也将是进一步研究的内容。 设备的服务器上安装实现的负载查询器 NECP server,并在内参考文献 核中实现均衡调度模块,包含经典的WKR算法和本文中釆用[1洪英杰,邵洪钢.业务选择网关在增值业务系统中的应用[J] 的DWP算法,数据包转发采用NAT的方式。每个服务器节 现代电信科技,2005(4):32-34. 点上安装负载反馈器 ECP agent [2] CHEN Li-chuan, CHOI H A. Approximation algorithms for data dis- 3.2结果分析 tribution with load halancing of Web servers[C]//Proc of the 3rd IEEE IuleInaLional Conference u Cluster Gumlpuling. Washington 测试包括项内容:a)测试传统的静态WRR算法性能 DC: IEEE Computer Society. 2001: 274-281 b)测试不考虑服务类型和服务器负载能力的DWPS算法性[3]章文嵩,Lin服务器集群系统[EB/OL].(2003-03-24)[2008 能,即将负载能力向量和权重向量设成一样的值;c)测试完整 06-20.http://www.linuxvirtualserver.org 的DW算法的性能。测试过程中,后台服务器提供两种服务[4] CASSLICCHIO E,TUCs. Static and dynamic scheduling algorith (分别放到不同的目录下),即发布10KB大小的静态页面,以 for scalable Weh server farm[ C]//Proc of the 9th IEEE Euromicro 及发布能够触发复杂运算的动态页面(JsP文件)。结果如图 Workshop on Parallel and Distrihuted Processing. Mantova: [s.n.I 2001:369-376 4所示。 [5 IYENGAR A, MACNAIR E, NGUYEN T. An analysis of Web server erformance[C//Proc of Global Telecom munications Conference Q 150U New york:[s.n.J,1997:1943-1947 1000 [6]郭成城,妟潸柳.一种异构W心服务器集群动态负载均衡算法 80500101500200025003000500400 [J].汁算机学报,2005,28(2):179-184 1.0慨率 [7]赵大勇.业务选择网管中访问控制机制的研究[D].西安:西安 S。二S 不考虑负载能力、服务类型的WPS 电子科技大学,2008 图3转发概率空间 图4测试结果 「8易勤勤.SSG中多优先级队列管理机制的研究与设汁「D1.西安 从测试结果中可以看出,在访问量不大的情况下,算法之 西安电子科技大学,2008. [9] CERPA A, FISON J. The network element contml protocol[ FB 间的区別并不明显。随着请求数量的增加,DW算法的优势 OL].(2000-09-10)[2008-06-20].htp://www.cirele.org/~ 便逐渐体现出来了,并可得出以下结论: jelson/writings/draft-cerpa-necp-03txt (上接第1678页) [ 3] DIXON S. Evalualion of the audio beat tracking syslem beat rool[ J] Journal of New Music Research, 2007, 36(1): 39-50 场叫删一 4 GOTO M. An audio-based real-time heat tracking system for music ds[ J] Journal of New Music Research 2001,30(2):159-171 L5」 Audio beat tracking EB/OL」.(2007-0802)2008403-20」.ht tp://www.music-ir.org/mirex/2006/index.php/audio_beat_track [6 DAVIES M E. Towards automatic rhythmic accompaniment[D] 图4音乐节拍实时跟踪演示系统 Queen Mary: University of London, 2007 参考文献: L7 SCHEIRER E D. Tempo and beat analy sis of musical signals [1] OVERGOOR J. An evaluation method for audio beat detectors[C1// [J]. Journal of Acoustical Society of Ame 1998,103(1) Proc of the 4th Twente Student Conference on IT. Enschede:[s 588-601 2006 [8 STOWELL D, PLU MBLEY M D. Adaptive whitening for inproved re [2 MEUDIC B. A causal algorithm for beat-tracking C//Proc of the al-time audio onsct detection C// Proe of International Computer 2nd Conference on Unders tanding and Creating Music. 200 Music conference (IcMC 07).2007.

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