在人工智能方法飛速發(fā)展的今天，對(duì)樂(lè)器的演奏指法的自動(dòng)分析在樂(lè)曲的檢索、鑒賞引導(dǎo)、演奏輔助學(xué)習(xí)等方面均具有重要意義。琵琶作為一種中國(guó)傳統(tǒng)樂(lè)器，對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)分析的已有工作大多集中于對(duì)琵琶聲音的算法合成方面的探討[1-3]，而在指法自動(dòng)識(shí)別、分類方面涉及很少。在我們的工作中，提出了對(duì)琵琶不同指法所產(chǎn)生的聲音具有明顯區(qū)分度的網(wǎng)格圖特征，用于對(duì)幾種典型的琵琶演奏指法進(jìn)行基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)識(shí)別。

2. 常用的琵琶演奏指法簡(jiǎn)介

琵琶演奏出的聲音大多為包含豐富諧波的樂(lè)音類聲音，也有部分特殊指法能夠發(fā)出不體現(xiàn)明顯諧波特性的噪音類聲音。我們選取了4種樂(lè)音類演奏指法和3種噪音類演奏指法進(jìn)行分析和自動(dòng)識(shí)別。

4種樂(lè)音類指法為彈、輪指、泛音和掃弦。彈為琵琶演奏的最基本指法，即用右手食指撥弦。輪以右手食指為第1、中指第2、無(wú)名指第3、小指第4，依次向左前方彈出，而后大指為第5由反向挑進(jìn)，得5聲稱1輪。泛音是左手虛按住1根弦同時(shí)右手彈該弦，音量大，且音質(zhì)清脆明亮。掃弦為用右手食指依次快速?gòu)?弦。

3種噪音類指法為絞弦、擊板和摘。絞弦是中指將1弦推進(jìn)去至右側(cè)1根或幾根弦下方，食指將右側(cè)1根或幾根弦身向左拉出壓在左側(cè)的1根推弦上，并用食指按住絞在一起的兩根琴弦，取出中指，然后輪雙弦。擊板是用右手擊打面板。摘是用右手拇指指肉觸弦，中指彈奏。

我們以聲譜圖為基礎(chǔ)，針對(duì)以上幾種琵琶演奏指法提取了3種不同類型的網(wǎng)格圖用于對(duì)琵琶指法的自動(dòng)識(shí)別。

3. 以聲頻圖為基礎(chǔ)的琵琶音色網(wǎng)格圖

我們使用的琵琶演奏聲音樣本來(lái)源于中國(guó)音樂(lè)學(xué)院構(gòu)建的中國(guó)音樂(lè)數(shù)據(jù)庫(kù)———CCMusic[4]。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的琵琶素材部分包含專業(yè)演奏者用多種琵琶演奏指法錄制的聲音樣本，各指法一般錄制兩遍。

聲譜圖作為同時(shí)體現(xiàn)聲音信號(hào)的時(shí)域、頻域特征的綜合的可視化表達(dá)方式，能夠保留聲音信號(hào)中的大多數(shù)信息，因此能夠?qū)��?shù)字圖像處理方法引入到音頻信號(hào)分析中。聲譜圖相似度可被用于音樂(lè)檢索或音樂(lè)風(fēng)格分析；而將聲譜圖作為圖像，通過(guò)對(duì)其2維頻譜的分析，可以對(duì)語(yǔ)音和音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別；多分辨率的聲譜圖也被用于伴奏音樂(lè)與歌唱人聲的分離等[5-9]。我們使用聲譜圖作為基本信息來(lái)源，并在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展為3種對(duì)不同指法的區(qū)分度更明顯的網(wǎng)格圖，從中提取特征進(jìn)行指法的自動(dòng)識(shí)別。琵琶聲音樣本分析與特征提取的流程圖如圖1所示。