基于卷积神经网络的音乐信号多乐器识别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的音乐信号多乐器识别方法，包括以下步骤：S1、对输入的音频提取两种特征：音高特征矩阵和基于音色的常数Q变换矩阵；S2、先按乐器族分类，包括管、弦、打击乐，将常数Q变换矩阵输入一级卷积神经网络得到分类矩阵，然后输入分类器得到粗分类结果，即所述乐器族类别；S3、在所述分类矩阵的基础上，结合音高矩阵，输入带有注意力网络的二级卷积神经网络中，得到细分结果，即具体某种乐器。其中，所述的注意力网络对不同谐波分配权重。本发明适用于音乐信息检索中乐器识别任务，可用于音乐自动转录中的乐器识别方法。