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基于神经网络的歌唱艺术嗓音客观评价

作　者: 罗兰娥
导　师: 王修信；胡维平
学　校: 广西师范大学
专　业: 电路与系统
关键词: 艺术嗓音 声学参数 BP神经网络方法 小波神经网络方法 客观评价
分类号: J616
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要


艺术嗓音是职业用嗓者的艺术生命,在选拔与培养艺术表演人才的过程中,对嗓音的评价甚至占了非常重要的位置。因此对艺术嗓音恰如其分的评价是至关重要的。利用微型计算机和声学知识原理对艺术嗓音信号进行分析与评价,是一种评估发音的有效方法,具有无侵入性、数字化、形象化、科学化等优点。录制广西师范大学19名无喉病、无上呼吸道感染的声乐专业青年大学生专业训练歌声信号,利用语音分析技术提取歌声声学参数第一共振峰、第三共振峰、基频、音域、基频微扰、第一共振峰微扰、第三共振峰微扰、平均能量。使用BP神经网络方法、小波神经网络方法客观评价歌声质量,并与资深声乐专业教师的主观评价进行比较。探讨客观评价歌唱艺术嗓音的更优方法。期望找到各声学参数的变化规律及其对评价的量化影响。结果: 1号歌唱者E、F、G三种调试的第一共振峰均接近450HZ,第三共振峰均接近2500HZ,音域在三个半八度左右;歌唱者第三共振峰普遍分布于2400HZ-3200HZ之间;15号歌唱者G调的第一共振峰接近450HZ,第三共振峰接近2400HZ;1号歌唱者对每种调试的声学参数都能稳定的把握,其他歌手对每种调试把握的稳定度由大到小依次为F、E、G调;小波神经网络隐层2个神经元,BP神经网络隐层27个神经元;小波神经网络方法、BP神经网络方法与资深声乐专家的主观评价基本一致,前者评价E、G调的平均误差分别为2.51%、3.86%,后者评价E、G调的平均误差分别为2.59%、4.14%;第三共振峰、第一共振峰、音域、基频、平均能量、第三共振峰微扰、第一共振峰微扰、基频微扰影响评价结果的权值分别为60.58、55.764、45.434、42.249、33.642、14.215、10.372、6.6258;音域正向影响评价结果;第一共振峰负向影响评价结果,第三共振峰负向影响评价结果。结论:主客观评价分数最高的1号歌唱者声学参数呈现规律的变化;神经网络方法利用评价参数能正确客观的评价歌声质量,小波神经网络方法较BP神经网络方法评价精度更高;声学参数对评价结果影响大小的排序为:第三共振峰、第一共振峰、音域、基频、平均能量、第三共振峰微扰、第一共振峰微扰、基频微扰;有助于科学地指导、选拔和训练艺术嗓音人才。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 研究目的与意义  9
  1.2 艺术嗓音客观评价研究进展  9-12
    1.2.1 嗓音声学参数检测、分析  9-12
    1.2.2 艺术嗓音客观评价的研究进展  12
  1.3 论文主要内容及思路  12-15
    1.3.1 主要内容  12-13
    1.3.2 思路  13-15
第二章 神经网络概述  15-24
  2.1 神经网络模型的定义和结构  15-16
    2.1.1 神经网络模型的定义  15-16
    2.1.2 神经网络模型的结构  16
  2.2 前馈型BP 神经网络  16-20
    2.2.1 BP 网络的结构  16-17
    2.2.2 BP 网络的特点  17-18
    2.2.3 BP 网络的学习算法  18-19
    2.2.4 BP 网络的设计  19-20
  2.3 小波神经网络  20-24
    2.3.1 小波神经网络的结构  20-21
    2.3.2 小波神经网络的学习算法  21-22
    2.3.3 小波函数的选择  22-23
    2.3.4 小波神经网络的优点  23-24
第三章 歌唱艺术嗓音主观评价  24-28
  3.1 对象与资料  24
  3.2 主观评价方法  24-25
  3.3 主观评价结果  25-28
第四章 歌唱艺术嗓音声学参数选择、提取、分析  28-38
  4.1 声学参数选择  28-29
  4.2 提取方法  29-31
  4.3 实验  31-32
  4.4 声学参数变化规律分析  32-36
  4.5 章小结  36-38
第五章 歌唱艺术嗓音客观评价  38-49
  5.1 歌唱艺术嗓音客观评价方法分类  38-39
  5.2 BP 神经网络客观评价体系  39-41
    5.2.1 BP 神经网络客观评价体系的建立  39-41
    5.2.2 BP 神经网络的训练  41
    5.2.3 基于BP 神经网络的客观评价  41
  5.3 小波神经网络客观评价体系  41-45
    5.3.1 小波神经网络的建立  42-44
    5.3.2 小波神经网络的训练  44
    5.3.3 基于小波神经网络的歌声客观评价  44-45
  5.4 BP 神经网络评价方法与小波神经网络评价方法的比较  45-46
    5.4.1 理论分析  45
    5.4.2 实验结果比较  45-46
    5.4.3 分析与讨论  46
  5.5 声学参数对客观评价结果的影响分析  46-48
  5.6 章小结  48-49
第六章 总结与展望  49-51
  6.1 总结  49-50
  6.2 展望  50-51
参考文献  51-55
致谢  55-56

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中图分类: > 艺术 > 音乐 > 音乐技术理论与方法 > 声乐理论
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