求将人声变成乐器声的软件。
求将人声变成乐器声的软件。
08-11-16 &
掌中音乐软件
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有一个叫AKoff Music Composer的软件，可以把wave转换成midi格式....可惜对人声而言效果不好... net/down/amcinstall.exe 豪杰音频转换通也可以尝试。 如果就是人声变成乐器声....目前恐怕还在研究中吧.... 附上本人两年前的的拙作一篇： 根据人声哼唱的音乐辨识方法初步探讨 050312 ly 摘要：最近几年来，有关歌曲特征提取的相关应用，逐步进入人们的视野。本文以WAV 格式为实验对象，采用音高为主要提取参数，将每一段歌曲找出其特征参数，而且将每一段的音高取出平均，再做修正以及正规化，以DTW进行比对，对序列做辨识与分析。 关键词：音乐辨识、哼唱、DTW Abstract：In the past few years, people have gradually used the extraction of music characteristic. This paper is implemented by the form of WAV.It applies the mainly method to the extraction of the characteristic called Pitch. It does not only find out its characteristic peak from each melody, but also get the average of the pitch in each section. After that, it will be modified and standardized. It also will be compared by DTW, and finally we make some evaluations and analysis for the consequence. Key words:Music recognition ,DTW, Humming 一、引言 如今，市面上流行歌曲繁多。人们在搜寻歌曲时，往往难以回忆起歌名，只能记得部分旋律，甚至仅有几句歌词片段。本文目的是探讨一项技术，根据使用者的哼唱的方式来提取音乐特征，进而搜寻出所要的歌曲信息。 欲制作一首好歌，?仅要输入主旋律，为了使音乐?加丰富，通常还需加入伴奏，这给音乐的辨识又增加了一定难度。本研究的重要目的为找寻有效的参数做辨识，且解决WAV格式运算空间占用量大的问题。 二、文献探讨 在一些相关研究中，有学者在音乐资?库里提出提取的自然方法，以静态的辨识方法去分辨人类所哼唱出来的音乐和原本的样本音乐，每一音符在以WAV 为格式中的每一区段里，特征以Hidden Markov Model(HMM)为依据，而音高的测量是以Gaussian mixture 定?为主。 部分研究则将输入的声音转换成类音符，呈现出一个已建造完成的系统去判断歌唱声音独特的特征，他们利用设计好的算法来分析哼唱的每个片段，针对音调做记号。实验结果证实这个系统可以让使用者哼唱表现和原本的歌曲做相似?比较[1]。 ChulYong Yang曾经以韩国的民俗音乐歌曲作为提取样本，有效地搜寻资?库，使用者需要透过两种步骤来解决，其中音质较差的扽类方法是以节拍为主，另外，音程的比较是由近似字?比对，此一实验结果能有效地提升提取速?[4]。 动态规划原?可有效的解决最佳化问题，此方法目的?仅可以节省额外的计算，还可以帮助我们有系统地逐步解决问题，此外，也提出了动态时间校准算法，假设一个?想的情况下，?参考样本与测试样本的帧长?相等，我们?可以使用线性比对以简化比对，节?计算?和处?时间，还能求得整体失真度。在音高选取中，找出其高点值，亦即由临界值求出高点所在，再找出临界值以上所出现的最高点，其余高点舍弃?用，以最后取出的最高点值再取其平均值做为此片段最高值，待全部片段平均音高值求出，经过正规化后即能进?比对。 由于本文的应用要以WAV 格式为研究重点。依照采样定理，?频带宽?为W，只要采样率?小于2W，就可以对信号忠实取样，而?会有频谱混叠的现象发生。因此如果我们对语音信号做数字化处?，即使1 秒的声音至少也有8K Bytes的数据量。 对于如此庞大的语音资?，我们无法直接拿来做比对，而必须针对语音的特性，提取适当的语音特征参数，再进?后续工作。 语音信号处?，诸如语音合成、语音辨识等已研究多?。语音信号处理技术的进步带给人们许多便利。本文尝试了语音信号处?的新应用，即歌曲辨识。?同于以往的语音辨识，哼唱一段歌曲至少需要7 秒以上连续音，因此线性预测编码、倒谱系数等参数并?适用在系统上。但是，音乐的旋?变化，其实就是语音信号另一种重要参数——音高，将连续声音的音高以序列连接起来就是音高走势。它亦是歌曲辨识系统的主要特征参数，在此系统也提出一有效的音高提取算法，并以动态时间校准作为系统辨识方法。 三、研究方法 (一)问题分析 本研究主要在探讨其音高的提取过程，即整首音乐的特征化操作，在此，先取一段长约50ms 的窗口，在其间取其音高的最高峰再取平均值，然而，窗口内要确切地求出其平均值的前，须先找出整个窗口内最高的值，再找其临界值，而窗口内取出窗口中所有最高点为第一阶段中较为费时的步骤，待其取完平均再正规化完成后，则进入动态时间校准的比对方法，整个特征化提取步骤为主要难点所在。 (二)实现步骤 本研究核心在于音乐的比对。使用者哼唱后，特征化提取部分先取音高，为了达到?特定歌者的目的，再正规化使其在同一基准上，达成?用考虑男?。高低音?同的顾虑，最后再进?DTW 比对求取整体的最小失真?。 哼唱者输入歌曲后，首先取每一片段的音高，提取音高周期后正规化，最后进行DTW比对，再输出结果，其方法?程图如下图： 图(1) 方法流程图 1、 特征化提取 在特征提取中，先以音高提取为重点，如下述算法所示：(陈明荧，1994) a、以声音缓冲区开始，取一段长约50ms窗口 b、 找出窗口内区域极大值 c、 我们对步骤b.所决定的Pj(极大点个数)，j= 1,2,3,4,5..N(N 为窗内找出的极大点个数)等值求取其周期值(在此音高周期值定为Fi)。则 而窗口内平均音高周期F(0)为： d、 移动窗口50ms，判断窗口内区域极大值是否大于White Noise，?否，则设此窗口之平均音高周期为零，重复步骤d。 2、正规化 音高周期通过正规化后，虽然唱歌者不确定，但是经正规化后将相对音高走势平移至同一基准，有?同一基准，就无须考虑男?高低音差别，因为走势是相似的。 下面通过公式(2)以及公式(3)表示： 设shift_amount(变动音高)为SA frame_num..(帧数?)为Fn pitch(i)(单帧内平均音高)为PI(i) 3、 动态时间规整(DTW) 假设一个?想的情况下如公式所示： 其中T表测试样本，共含有M个帧T={T(m)|m=1,2…M}，R表测试样本，共含有M个帧R={R(m)|m=1,2…M}，T(m)表测试样本中，第m 个音框的特征参数向?， R(m)表测试样本中，第m个帧的特征参数向?，d(T(m),R(m)) 为测试样本与参考样本，某帧的局部失真?。 在实际的语音信号中，输入声音和标准声音在时间轴上的偏移和变化是相当大的，因此在文献探讨中所提的方法虽简单却不切实际，由于输入声音的持续长短时间?一，也就是说其最小失真?比对?径?可能是一条?想的直线，而是必须考虑局部的失真?大小和时间轴上对应的问题，然后求取整体的最小失真?，意味着在时间轴上，可以适当的扭曲调整，以满足声音多变化的特性，亦即一面扭曲，一面做最小失真?的比对。既然整体失真?要最小的，那么在决定各个局部?径当中也要取最佳选择，求出测试样本(T)与参考样本(R)之间的最佳路径，使得输入歌曲与某一标准资料库歌曲二者之间的总失真最小。 四、实际实现方面的相关考虑 Wave 文件的产生，是把波形切割为无数个小段，再把各小段的声波储存为小型的声音数位样本，这种过程，即称为取样。当声音录制成wave文件时，每秒钟取样的数?越多，计算机声所能呈现的波型就越精确越完整，同时，播放时也就越能达到原音重现的水平。每秒钟抽选的样本数?，即为所谓的采样率。如果每秒钟抽选十次样本，在播放该段声波时，是无法辨别出原来的声音的。要能呈现较为精确的放音效果，每秒钟必须抽选数千个样本，但是所占的空间也变大。在标准的采样率中，大部分?可以调整采样率。越高的采样率音质越佳，但在此系统上，采样率越高可能会影响系统的比对效率。以44,100Hz采样率及8,000Hz采样率比对，虽前者采样率较大且取样结果较精细，但所占档案过大，导致系统搜寻时间过长，故可以以8,000Hz为主要实验采样率。 参考文献： [1] Shih Hsuan-H Narayanan, S.S.; Kuo, C.-C.J. “ An HMM-based approach to humming transcription”;Multimedia and Expo, 2002. ICME '02. Proceedings. 2002 IEEE International Conference on , Volume: 1 , 26-29 Aug. 2002, pp:337 - 340 [2] Pollastri, E.; “A pitch tracking system dedicated to process singing voice for music retrieval”Multimedia and Expo, 2002. ICME '02. Proceedings. 2002 IEEE International Conference on , Volume: 1 , 26-29 Aug. 2002, pp:341 - 344 [3] Jang, J.-S.R.; Hong-Ru L Ming-Yang K “Content-based music retrieval using linear scaling and branch-and-bound tree search”Multimedia and Expo, 2001. ICME 2001. IEEE International Conference on , 22-25 Aug. 2001 ,pp:289 – 292 [4] Chul Yong Y Jong Tak S Jin Wook K Hang Joon K “Korean folk song retrieval using rhythm pattern classification”Signal Processing and Its Applications, 1999. ISSPA '99. Proceedings of the Fifth International Symposium on , Volume: 1 , 22-25 Aug. 1999, pp:123 - 126 vol.1
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摘要：最近几年来，有关歌曲特征提取的相关应用，逐步进入人们的视野。本文以WAV 格式为实验对象，采用音高为主要提取参数，将每一段歌曲找出其特征参数，而且将每一段的音高取出平均，再做修正以及正规化，以DTW进行比对，对序列做辨识与分析。 关键词：音乐辨识、哼唱、DTW Abstract：In the past few years, people have gradually used the extraction of music characteristic. This paper is implemented by the form of WAV.It applies the mainly method to the extraction of the characteristic called Pitch. It does not only find out its characteristic peak from each melody, but also get the average of the pitch in each section. After that, it will be modified and standardized. It also will be compared by DTW, and finally we make some evaluations and analysis for the consequence. Key words:Music recognition ,DTW, Humming 一、引言 如今，市面上流行歌曲繁多。人们在搜寻歌曲时，往往难以回忆起歌名，只能记得部分旋律，甚至仅有几句歌词片段。本文目的是探讨一项技术，根据使用者的哼唱的方式来提取音乐特征，进而搜寻出所要的歌曲信息。 欲制作一首好歌，?仅要输入主旋律，为了使音乐?加丰富，通常还需加入伴奏，这给音乐的辨识又增加了一定难度。本研究的重要目的为找寻有效的参数做辨识，且解决WAV格式运算空间占用量大的问题。
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摘要：最近几年来，有关歌曲特征提取的相关应用，逐步进入人们的视野。本文以WAV 格式为实验对象，采用音高为主要提取参数，将每一段歌曲找出其特征参数，而且将每一段的音高取出平均，再做修正以及正规化，以DTW进行比对，对序列做辨识与分析。 关键词：音乐辨识、哼唱、DTW Abstract：In the past few years, people have gradually used the extraction of music characteristic. This paper is implemented by the form of WAV.It applies the mainly method to the extraction of the characteristic called Pitch. It does not only find out its characteristic peak from each melody, but also get the average of the pitch in each section. After that, it will be modified and standardized. It also will be compared by DTW, and finally we make some evaluations and analysis for the consequence. Key words:Music recognition ,DTW, Humming 一、引言 如今，市面上流行歌曲繁多。人们在搜寻歌曲时，往往难以回忆起歌名，只能记得部分旋律，甚至仅有几句歌词片段。本文目的是探讨一项技术，根据使用者的哼唱的方式来提取音乐特征，进而搜寻出所要的歌曲信息。 欲制作一首好歌，?仅要输入主旋律，为了使音乐?加丰富，通常还需加入伴奏，这给音乐的辨识又增加了一定难度。本研究的重要目的为找寻有效的参数做辨识，且解决WAV格式运算空间占用量大的问题。 呵呵，希望可以帮上你的忙~~~~O(∩_∩)O哈哈~
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acappella、人声是最动听的乐器
阿卡贝拉（A Cappella）源自意大利，最早的含义便是“教堂的音乐”。从十三、四世纪以来，教会就以清唱方式主导着合唱音乐，有些教堂会用管风琴加以伴奏。很多人注意到人声的美丽，且无乐器伴奏的特点，便...
阿卡贝拉（A Cappella）源自意大利，最早的含义便是“教堂的音乐”。从十三、四世纪以来，教会就以清唱方式主导着合唱音乐，有些教堂会用管风琴加以伴奏。很多人注意到人声的美丽，且无乐器伴奏的特点，便以“无伴奏合唱”一词来解释A Cappella 。伴随音响科技的进步，电声设备和电子乐器陆续进入音乐舞台，最典型的当属摇滚乐和流行音乐。而阿卡贝拉以其不需乐器，人数不多且形式活泼的特点，很快便接受了电声设备。因为电声设备可以让阿卡卡贝拉演唱小组的声音传播得更远，还可以很自由地在街头演唱。于是有人开始利用麦克风改变唱法，发展出口技、B-BOX、Bass、甚至电子音乐的音色，也塑造出爵士、摇滚、流行、Hip-Hop等活力四射且变化万千的演唱风格。
阿卡贝拉（A Cappella）源自意大利，最早的含义便是“教堂的音乐”。从十三、四世纪以来，教会就以清唱方式主导着合唱音乐，有些教堂会用管风琴加以伴奏。很多人注意到人声的美丽，且无乐器伴奏的特点，便以“无伴奏合唱”一词来解释A Cappella 。
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杭州乐读科技有限公司运营：泰安汽车音响升级--调音技巧：教你调出最美的人声无论人声、歌声，还是乐器的声音，它们都不是一个单音，而是一个复合音。也就是由声音的基音和一系列的泛音所构成。这些泛音都是基音频率的位数，物理学叫分音，电声学叫谐波，音乐中叫泛音。它对音色的特性有非常重要的影响。这些泛音的数量和泛音幅茺的不同构成音色的频率特性曲线。这条曲线就体再了音色的表现力。例如，钢琴的最低音频率是27.5Hz,最高音频率是4186Hz，而钢琴有十几个泛音，它的高频可达10kHx~20kHz，一般可测到16个泛音或24个泛音。这些泛音可分为低频泛音、...
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&&&&1、木吉他：木吉他录出来的声音的好坏，有90%跟MIC质量和话筒摆位有关。
&&&&使用两支MIC，一支作为主MIC，另一支作为背景MIC。主MIC垂直吉他面板指向14品处，具体位置根据吉他音量、乐曲风格和MIC灵敏度来确定，拨片弹奏时要比指弹时稍远离5-10CM。背景MIC放在1.5米处，正对音孔。必须保证安静的录音环境和演奏状态，当然，手指滑弦不算噪音，无须顾虑这个。
&&&&注意：主MIC指向越靠近音孔，低音拾的越丰厚，适合于分解和弦的录制；反之，低音就单薄，适合于扫弦（节奏）的录制。适当提升调音台2-5KHZ的EQ值，可以使木吉他的音色更清脆和明亮。
&&&&2、电箱吉他：MIC录音同木吉他，线路录音参见电吉他。
&&&&3、电吉他：
&&&&（1）、MIC录音：即MIC录音箱里发出的吉他演奏声。录失真的音色时，最好多加一个背景MIC。MIC的摆放位置，我在前面提到过，要多摸索，而且，音箱的音量大小也直接关系到录音的质量。
&&&&（2）、线路录音：电吉他→效果器→调音台→声卡的线性输入端口。电吉他效果器和调音台的均衡、录音电平一定要合理设置，否则，录出来的效果会很糟糕。
&&&&4、贝斯（BASS）：木BASS和电BASS的MIC录制请参见上面的相关部分。注意MIC要选用强调低音的那种。线路录音：基本同电吉他的线路录制。带击（拍）弦技巧的BASS演奏，要提升调音台4-7kHz的EQ推子，使音头清晰。
&&&&5、鼓：这是最难录的乐器之一，对录音者专业素质的要求很高，使用2只以上的MIC录鼓时，要采用“立体声”的音频格式来录制。
&&&&（1）、使用1个MIC：悬挂在鼓手头顶正上方60-120cm，偏前几公分的地方，指向军鼓。
&&&&（2）、2个MIC：第一个同上，第二个深入地鼓内部，注意要偏离槌头的敲击处。接近槌头敲击处，音色会比较强硬，离的太远，粗重的鼓腔共鸣又难以让人听下去。
&&&&（3）、3个MIC：在A、B的基础上，于军鼓旁边放一个，指向倾斜。
&&&&（4）、4个MIC：增加一个悬挂的MIC，与A左右张开，分指军鼓。或根据实际需要，给低通增加一个。
&&&&（5）、5个MIC：增加一个MIC，用于对踩镲或高通的拾音。
&&&&（6）、5个以上：增加给其他鼓件，或干脆悬挂在头顶的更高处，弧形一字排开，制造广阔的立体声效果。
&&&&注意：随着MIC的增多，会带来音量均衡等方面的问题，甚至发生混乱。需要仔细调节各种录制参数和各MIC的录音音量。
&&&&6、合成器（键盘）：同电吉他。
&&&&7、钢琴：非电钢琴，只能使用MIC录制，一般要用2支MIC，1个放入内部，做为主MIC；一个为背景MIC，距离越远，音头越弱，越适合表现古典或抒情的音乐风格。[1]&&&
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