65、乐器识别训练集的设计

乐器识别训练集的设计

1. 乐器识别方法概述

在乐器识别领域，为了实现自动识别乐器音色，需要解决两个关键问题：声音特征提取和数据分类。

2. 声音特征提取

设计能自动识别乐器音色的方法时，关键在于对声音特征进行数字化表示，以便进行处理和分类。声音录制的参数化方式对分类算法的最终效果影响很大，因此要确定一个尽可能小的声音特征向量，这样可以减少计算复杂度，更准确地排列信息，方便比较不同的录音。

在数字音调分析中，常用的声音参数化方法是使用梅尔频率倒谱系数（MFCCs）。计算MFCCs的步骤如下：
1. 计算信号加窗部分的傅里叶变换。
2. 使用重叠的三角窗或余弦窗将频谱的功率映射到梅尔尺度。
3. 对每个梅尔频率的功率取对数。
4. 对对数梅尔功率列表进行离散余弦变换，就好像它是一个信号。
5. MFCC值是所得频谱的振幅。

在实际应用中，使用Accord.NET库将输入音频信号转换为MFCC特征向量。将代表未知乐器的向量与已知乐器的参考向量进行比较，计算未知乐器向量与每个乐器参考向量之间的距离并求平均值，这个平均值就是未知乐器向量与数据集中乐器之间的最终距离。为了直观展示结果，还创建了MFCC向量的图表，横轴表示频率，纵轴表示特定频率的信号功率，图表由Accord.NET库自动缩放，仅用于说明乐器的声音向量。

3. 分类方法

合适的数据分类是自动识别乐器音色的另一个必要元素。常用的方法有人工神经网络和最小距离算法（如最近邻法）。由于主要目标是确定设计乐器识别训练集的最佳方法，因此仅使用简单的最近邻算法进行分类。该算法通过计算输入声音向量与各个模式