摘要：随着音乐创作者的增多，随之增加的乐曲也越来越多，如何在不知道音乐名的情况下，查找到想要的音乐，就变得更加重要。通过乐曲音调识别，可以对音乐的种类进行有效的分类，帮助人们识别未知的音乐。同时，识别音乐的音调，可以获取音乐的情感，有利于已知音乐的统计。在音乐教学中，也有一定的实际意义。

乐曲的音调识别，需要对音乐中每一个音符的初始位置进行判断。本设计采用斜率法，识别音符的位置。使用傅里叶变换得到音符的频谱，通过频谱可以观察出它的基音频率和谐波频率。从而得出每个音符的频率，之后将每个音符的频率与固定的十二半音的频率对比，得出每个音符对应的具体音符。之后对音乐的每个半音的数量进行计数，得出每个音符在音乐中所占的百分比。再将数据送入神经网络，让神经网络学习训练之后，通过神经网络的计算，得出音乐的音调。

本次设计的程序在识别音乐音调后，准确率为63%，符合预期目标。但是误差较大，误差主要原因有两个，第一是音乐选取样本较少，如今音乐数量庞大，本次设计只采用了60首音乐进行神经网络训练，样本信息较少，不能覆盖所有的音乐。第二是在半音概率统计时，对概率进行了四舍五入的方法，保留小数点后两位，在数据准确度上存在一定的误差。

关键词：神经网络；十二半音；音调识别

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题的研究背景和意义-1

1.2 国内外研究现状-1

2 基础乐理知识-3

2.1 音调分类-3

2.2 十二半音-3

2.3 半音与音调的关系-3

3 音乐特征提取-5

3.1 音符起始点检测-5

3.2 半音识别及概率计算-7

4 神经网络-11

4.1 神经网络的选用-11

4.2  BP神经网络-11

结    论-17

参 考 文 献-18

附录A ONSET检测和音符识别程序-20

附录B 神经网络程序-26

致    谢-28