钢琴演奏评估系统：计算机智能识别与教学辅助

"钢琴演奏评价系统研究" 这篇论文深入探讨了钢琴演奏评价系统的设计与实现，主要关注的是如何利用计算机技术和音乐理论来分析和评估钢琴演奏的质量。作者刘乐在清华大学电子工程系攻读工学硕士学位期间，研究了音乐的计算机自动识别这一交叉学科领域。 在音乐识别领域，计算机技术被用来处理和分析音频信号，提取音乐的特征信息，例如音高、时值、调式和调性等，这些信息可以用于比较、分类和自动谱曲。论文特别聚焦于钢琴音乐演奏的计算机识别，通过模拟人类对音乐的认知过程，分析演奏并进行优劣评价。 论文首先定义了钢琴演奏音乐正误识别系统的架构，然后围绕音乐识别的理论和技术展开。它扩展了传统的识别特征集，提出了新的音乐特征，包括音高时值、调式调性等。作者对比了多种处理方法，如时域并行处理、谐波峰值法和小波变换，最终选择了基于短时傅里叶分析（STFT）的基频提取方法，该方法在实验中表现出较高的识别率。 论文的一个创新点是实现了调式调性的计算机自主识别，这是对音乐整体风格的机器分析，将单个音符的特性与整个乐曲的感觉相结合。此外，论文还建立了基于机器学习的音频特征与乐谱特征的比较机制，实现了对钢琴演奏的打分、评定和可视化展示。 这个计算机识别系统综合了音乐理论和技术知识，能够初步自动判断演奏的准确性，为音乐教育提供辅助。经过实验验证，系统的性能达到了预期，具备了一定的实用性，为后续研究奠定了基础。关键词包括音乐识别、特征提取、STFT、调式自动判别和匹配比较。 这篇论文在钢琴演奏评价的计算机化方面做出了显著的贡献，不仅提供了理论框架，还开发了实际应用技术，对于推动音乐教育的科技化进程具有重要意义。