基于深度学习的钢琴音乐音符检测算法研究

基于深度学习的钢琴音乐音符检测算法研究

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

音乐信息检索（Music Information Retrieval, MIR）是计算机科学与音乐学交叉领域的一个重要研究方向，其目标是利用计算机技术对音乐信息进行分析、处理、理解和检索。作为 MIR 的一个重要分支，自动音乐转录（Automatic Music Transcription, AMT）旨在将音频信号转换为音乐符号表示，例如乐谱。在 AMT 中，音符检测是基础且关键的一环，其任务是从音频信号中识别出每个音符的音高、起始时间和持续时间等信息。

钢琴音乐以其丰富的表现力和广泛的应用场景，一直是 AMT 研究的热点。然而，由于钢琴音乐音符之间存在复杂的相互影响，例如和声、复调等，以及演奏技巧的多样性，例如延音踏板的使用，使得钢琴音乐音符检测成为一项极具挑战性的任务。

1.2 研究现状

传统的钢琴音乐音符检测方法主要依赖于信号处理技术，例如短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）、小波变换（Wavelet Transform）等，提取音频信号的时频特征，然后利用隐马尔可夫模型（Hidden