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音樂信號處理是信號處理領域中的重要組成部分。隨著計算機的廣泛普及，多媒體數字娛樂和智能人機接口要求計算機具備視覺、聽覺等多方面的友好界面。為了能讓計算機與人類能夠用音樂自由的溝通，有關計算機音樂處理的研究，意義日益凸顯，
本文首先簡要介紹了計算機音樂的發展，從幾個方面概娶介紹了計算機音樂的內容，包括樂器數字接口（IDI），計算機輔助作曲等。音樂識別是計算機音樂的基礎，音系識別的內容包括節奏識別、風格識別、樂器識別、歌聲識別、歌唱者識別等，這尼由音樂作品的復雜性決定的。樂音識別的理論和算法基礎則涵蓋了現代信號處理和模式識別的請多重要方面。本文介紹了有關音樂物理學的知識，零-極點模型和聽覺模型，時頻分析的理論，短時傅立葉變換和小波變換的定義、相關概念和性質。結臺樂音識別的特點。對隱馬爾可夫模型和神經網絡也作了初步介紹，這些都是目前已經采用的識別方法。這里我們結合算法的效果，給出了相應的分析和評價。
通過研究基于時頻分析的樂音識別算法，本文介紹了系統的總體設計，數據處理，噪聲環境F的維納德波以及小波變換和高牧時間傅立葉變換相結合的特征提取方法。針對不同樂音，我們提出了基于多幀統計的單音識別算法，基動態包絡檢列的音樂劃分方法，通過深入研究樂理，我們總績了適用于和弦識別的數學規則，提出了基于模板匹配和最大似然準則決策樹的和弦識別算法。與以往的算法相比，這些算法比較簡捷，識別的快速性、準確性都有較大提高。最后我們對識別算法進行總結，并討論了進-步的研究內容和方向。
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