基于HTML5的Web Audio技术实现手机版简易钢琴

现代信息化技术的快速发展,使得能够以软件的形式实现虚拟化的乐器,比如钢琴等。以前实现的虚拟化钢琴常使用按键触发加载音频文件方式发声,由于音频文件大小和内存加载耗时等操作,这种设计在按琴键时有时会感受到明显延时。随着HTML5中Web Audio技术的不断完善,本文使用该技术,结合JS设计出的虚拟简易钢琴有很好的音效和灵敏度,同时在职业院校软件专业Web前端开发课程的实践中取得了良好教学效果。

基于多维度频谱图的钢琴音频信号识别算法

常用的钢琴音频信号识别算法计算代价过高,为此,提出基于多维度频谱图的钢琴音频信号识别算法。选取某一钢琴选段作为识别目标,检测音频信号获得多维度频谱图,针对频谱图简化特征向量矩阵,提取频谱序列作为输入样本,完成目标音频信号识别。实验结果表明:所设计算法的音符基频计算偏差在1%以内,音频信号特征维度压缩水平和BER指数高,整体计算代价小。

从欣赏钢琴作品中培养音乐鉴赏力

欣赏钢琴作品是感受美、体验美、伴随音乐理解享受的过程。要提高对钢琴作品的鉴赏力,必须了解音乐的相关知识。

钢琴演奏中的点与线

钢琴演奏的音响,是建筑在良好的触键技术上的。点、线、层是钢琴触键技术的三个重要问题,只有解决好这三个基本问题,才能谈到钢琴演奏艺术。

钢琴音源库生成系统设计

针对目前市场上音源获取存在的操作复杂、经济成本高、音源固定、易涉及知识产权、合成音色不逼真等问题,设计了基于音频合成模型的钢琴音源库生成系统。系统包括声音采集模块、人机交互模块和音源库生成模块,音源库生成软件利用声音采集模块提供的钢琴音频数据和人机交互模块提供的音色参数,实现钢琴音源库的快速生成。经实验验证,生成的钢琴音源与传统钢琴音源匹配度接近100%,属于同一种乐器。与传统方法相比,使用该系统生成钢琴音源库成本低廉、操作简单,满足数码钢琴和智能钢琴对音源高品质、个性化的需求。

第九届金砖国家峰会电视转播之音频制作方案

金砖国家领导人第九次会晤于2017年9月在福建厦门举行。中央广播电视总台在鹭江道和平码头搭建了演播室,每天固定时段播出特别节目,并与北京实时互动。笔者作为中央电视台新闻频道前方演播室音频系统主调音师,同金砖报道前方团队一起参与设计系统、筹划设备、搭建外景演播室以及测试演练交机播出,全程19天,通过各工种的协作,最终圆满完成了金砖峰会的直播任务。因此,以厦门演播室音频系统设计方案为主轴,阐述此次外录音频的设计理念,着重介绍了同声传译信号分配、临时搭建演播室内钢琴拾音方法、调音台设置要点、耦合器的使用以及其他制作技术要素等。

基于异常音频信号的踏板机械系统轴承故障识别研究

为确保钢琴演奏的音质,踏板机械系统轴承的健康状态至关重要。检测并识别其中潜在的故障,对维持乐器的性能表现有着显著作用。针对这一需求,研究构建了一套异常音频信号处理及故障诊断模型。通过小波分析技术从音频信号中提取特征,并结合机器学习方法来识别轴承故障。实验数据集经过系统采集,并在所提出的模型中进行验证,结果显示该模型具备准确辨识异常音频信号的能力,其判断正确率达到90.00%,对故障分类的判断准确率高达93.25%,这两项指标均超过了传统对比模型的性能水平。结论验证了所提出模型在钢琴踏板机械系统轴承故障诊断中的有效性与高效性,为同类乐器的故障判断提供了有力的技术支撑。

基于双重消噪的钢琴音频信号特征自动识别方法

现有的音频信号特征识别方法无法准确分割音频数据,导致信号识别受到噪声影响较大,为降低信号噪声,基于双重消噪设计钢琴音频信号特征自动识别方法。钢琴音频信号特征分帧估计,定义音频信号矩形窗,设计自适应相关函数,预测倒谱系数线性指标;基于双重消噪方法建立去噪模型,获取噪声方差,在信号阈值变化时计算其极大、极小阈值,得到旋转后时频平面角度坐标;设计信号识别自适应算法,构建元素映射n阶矩阵,计算音频信号幅度预测值。在对比实验中模拟降噪结果,通过实验图像可知,该算法对噪声具备较大的抑制作用,其他三种算法对噪声的消除效果均弱于该算法,该算法可以在降噪后更准确地识别钢琴音频信号。

基于小波包变换的数码钢琴音频信号特征识别方法

为了提高数码钢琴音频信号检测和特征提取能力,提出基于小波包变换的数码钢琴音频信号特征识别方法。采用频谱感知算法构建数码钢琴音频信号的多源信息采集模型,对采集的数码钢琴音频信号采用频谱特征分离方法实现信号降噪处理,采用多门限判决和阈值检测方法,实现对数码钢琴音频信号的多尺度特征分解,采用小波包变换方法构建数码钢琴音频信号的频谱特征分解模型,提取数码钢琴音频信号的细节特征量,根据数码钢琴音频信号的时频特征分布和频谱特征的聚类性,实现对数码钢琴音频信号的特征优化识别。仿真结果表明,采用该方法进行数码钢琴音频信号特征识别的精度较高,信号准确检测概率较好,提高了数码钢琴音频的智能分析能力。

基于小波分析的三角钢琴踏板机械故障检测方法

针对采集的三角钢琴踏板机械信号故障检测准确率低的问题,提出基于小波分析的三角钢琴踏板机械信号故障检测方法。采用频谱感知算法构建一个三角钢琴音频信号的多源信息采集模型,获取三角钢琴踏板机械音频信号;为提高钢琴踏板机械信号获取的准确率,通过频谱特征分离方法对采集信号进行降噪处理,采用小波包变换中的Mel倒谱系数MFCC对处理后的信号进行频谱特征分解;最后基于分解频谱特征进行三角钢琴音频信号的特征识别优化。实验表明,在相同的数据量下,对比于12维的MFCC频谱特征分解方法,提出的小波包分解的MFCC方法可分解出更多的钢琴频谱特征峰值,为后续三角钢琴踏板机械信号故障检测提供了有效的数据。实验发现,对比于传统卷积神经网络的音频特征识别方法,本方法的识别精度最高可达95.6%,且均保持在90及以上。综合分析可知,本方法可实现三角钢琴踏板机械信号故障准确识别。