音樂信號(hào)處理是信號(hào)處理領(lǐng)域中的重要組成部分。隨著計(jì)算機(jī)的廣泛普及，多媒體數(shù)字娛樂和智能人機(jī)接口要求計(jì)算機(jī)具備視覺、聽覺等多方面的友好界面。為了能讓計(jì)算機(jī)與人類能夠用音樂自由的溝通，有關(guān)計(jì)算機(jī)音樂處理的研究，意義日益凸顯，

　　本文首先簡(jiǎn)要介紹了計(jì)算機(jī)音樂的發(fā)展，從幾個(gè)方面概娶介紹了計(jì)算機(jī)音樂的內(nèi)容，包括樂器數(shù)字接口（IDI），計(jì)算機(jī)輔助作曲等。音樂識(shí)別是計(jì)算機(jī)音樂的基礎(chǔ)，音系識(shí)別的內(nèi)容包括節(jié)奏識(shí)別、風(fēng)格識(shí)別、樂器識(shí)別、歌聲識(shí)別、歌唱者識(shí)別等，這尼由音樂作品的復(fù)雜性決定的。樂音識(shí)別的理論和算法基礎(chǔ)則涵蓋了現(xiàn)代信號(hào)處理和模式識(shí)別的請(qǐng)多重要方面。本文介紹了有關(guān)音樂物理學(xué)的知識(shí)，零-極點(diǎn)模型和聽覺模型，時(shí)頻分析的理論，短時(shí)傅立葉變換和小波變換的定義、相關(guān)概念和性質(zhì)。結(jié)臺(tái)樂音識(shí)別的特點(diǎn)。對(duì)隱馬爾可夫模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也作了初步介紹，這些都是目前已經(jīng)采用的識(shí)別方法。這里我們結(jié)合算法的效果，給出了相應(yīng)的分析和評(píng)價(jià)。

　　通過研究基于時(shí)頻分析的樂音識(shí)別算法，本文介紹了系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)處理，噪聲環(huán)境F的維納德波以及小波變換和高牧?xí)r間傅立葉變換相結(jié)合的特征提取方法。針對(duì)不同樂音，我們提出了基于多幀統(tǒng)計(jì)的單音識(shí)別算法，基動(dòng)態(tài)包絡(luò)檢列的音樂劃分方法，通過深入研究樂理，我們總績(jī)了適用于和弦識(shí)別的數(shù)學(xué)規(guī)則，提出了基于模板匹配和最大似然準(zhǔn)則決策樹的和弦識(shí)別算法。與以往的算法相比，這些算法比較簡(jiǎn)捷，識(shí)別的快速性、準(zhǔn)確性都有較大提高。最后我們對(duì)識(shí)別算法進(jìn)行總結(jié)，并討論了進(jìn)-步的研究?jī)?nèi)容和方向。