1. 本选题研究的目的及意义
乐音识别作为音乐信息检索领域的一个重要分支，近年来受到越来越多的关注。
其目标在于利用计算机算法自动识别音频信号中的音符信息，包括音高、音длительность、音强等，为音乐信息检索、自动音乐转录、音乐教育等应用领域提供基础技术支持。
本选题旨在研究基于时频分析的乐音识别算法，探索高效、准确的乐音识别方法，以推动乐音识别技术的进一步发展，并促进其在相关领域的应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
乐音识别是音乐信息检索领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。
早期的研究主要集中在基于规则的方法和基于统计模型的方法，但这些方法对复杂乐音的识别效果有限。
近年来，随着信号处理技术和机器学习技术的发展，基于时频分析和深度学习的乐音识别方法逐渐成为研究热点。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将围绕基于时频分析的乐音识别算法展开研究，主要内容包括以下几个方面：1.研究乐音信号的时频分析方法，包括短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换等，分析它们的原理、特点以及在乐音特征提取中的应用，并比较它们对乐音识别性能的影响。
2.研究基于传统特征的乐音识别算法，包括梅尔频率倒谱系数、线性预测倒谱系数、感知线性预测系数等，分析它们的提取方法、优缺点以及对不同乐器、不同音高的区分能力，并选择合适的特征组合进行乐音识别。
3.研究基于深度学习的乐音识别算法，包括卷积神经网络、循环神经网络、长短时记忆网络等，分析它们的网络结构、工作原理以及在乐音识别中的优势，并针对乐音信号的特点进行模型设计和参数优化，提高识别精度和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解乐音识别的研究背景、发展现状、主要方法以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.算法设计与实现阶段：(1)研究不同的时频分析方法，分析其原理和特点，并选择合适的时频分析方法对乐音信号进行处理，提取乐音特征。
(2)研究基于传统特征和深度学习的乐音识别算法，设计相应的识别模型，并通过实验确定模型参数，优化算法性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于改进时频分析方法的乐音特征提取方法。
针对现有时频分析方法在乐音特征提取方面存在的不足，本研究将探索改进的时频分析方法，例如结合小波变换和希尔伯特-黄变换的优点，提出一种新的时频分析方法，以期更有效地提取乐音特征，提高识别精度。
2.研究基于深度学习的乐音识别模型。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李亚峰,张晓辉,周杰,等. 基于改进MFCC和卷积神经网络的语音情感识别算法[J]. 计算机应用研究,2022,39(08):2343-2348.
[2] 王鑫,王朔,胡俊峰. 基于EEMD-CQT和改进AlexNet的轴承故障诊断方法研究[J]. 振动与冲击,2022,41(14):155-161.
[3] 刘俊,黄健,贺辉,等. 基于改进VMD-CWT和XGBoost的滚动轴承故障诊断[J]. 仪表技术与传感器,2022(07):124-129.
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