本發(fā)明涉及通過用于處理一連串信號(hào)的方法識(shí)別音樂信號(hào)中的音符的任務(wù)。更確切地說，本發(fā)明涉及一種用于從捕捉或回放的音樂信號(hào)辨識(shí)同時(shí)且連續(xù)演奏的多個(gè)音符的復(fù)調(diào)音符的方法和裝置。

背景技術(shù)：

尤其因?yàn)閿?shù)字音頻技術(shù)以及以數(shù)字方式處理數(shù)字音頻信號(hào)的技術(shù)的引入，已經(jīng)存在許多研發(fā)旨在從數(shù)字信號(hào)當(dāng)中識(shí)別正演奏哪些連串的單個(gè)或多個(gè)音符。在許多應(yīng)用中，例如當(dāng)使用計(jì)算機(jī)程序輔助音樂學(xué)者演奏樂器時(shí)，額外要求是實(shí)時(shí)地表現(xiàn)這種識(shí)別，延時(shí)適中且具有高級(jí)別可靠性。

在對(duì)識(shí)別音頻信號(hào)中的音符的問題的當(dāng)今解決方案中，使用一連串以數(shù)字方式譯碼的樣本來表示音頻信號(hào)。音符識(shí)別的任務(wù)因此是在存在由環(huán)境聲引起的以及由演奏的樂器引起的非所要噪音的情況下從一連串?dāng)?shù)字樣本中提取指向音符的瞬時(shí)存在的信號(hào)特征。

眾所周知的是，對(duì)于大多數(shù)樂器，任何給定的持續(xù)音符可以歷經(jīng)較短觀察階段描述為基頻處的正弦振蕩和諧頻處的若干正弦振蕩的時(shí)變總和，每個(gè)諧頻的值是基頻的值的若干整數(shù)倍，并且每個(gè)振蕩具有瞬時(shí)振幅和相位。

在本領(lǐng)域中通常選擇連續(xù)組樣本并且以離散傅里葉變換分析其在頻域中的頻譜含量。這種變換產(chǎn)生多個(gè)復(fù)值或?qū)嵵?，所述值可以用來等效地表征等距的恒定寬度的頻譜帶中存在的信號(hào)能量的振幅或量。相對(duì)于總能量以及相對(duì)于相鄰頻帶的能量具有低能量的頻譜帶被視為空，而具有大量能量的頻譜帶被識(shí)別并表征為峰。接著使用與每個(gè)峰相關(guān)聯(lián)的通常定義為下截止頻率和上截止頻率的算術(shù)平均值或定義為其幾何平均值的峰值頻率進(jìn)行進(jìn)一步處理，并且音符檢測(cè)變?yōu)橐韵氯蝿?wù)：尋找由音符的可能組合產(chǎn)生的基音以及和聲的哪些模式最佳匹配此類峰值頻率的模式。

在下文中，基于三個(gè)參考進(jìn)一步論述現(xiàn)有技術(shù)水平，這三個(gè)參考即這些文檔：

參考1：專利us8592670，《復(fù)調(diào)音符檢測(cè)(polyphonicnotedetection)》。

參考2：judithc.brown和millers.puckette，《針對(duì)常數(shù)q變換的計(jì)算的高效算法(anefficientalgorithmforthecalculationofaconstantqtransform)》，《美國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)雜志(j.acoust.soc.am)》，92(5)：2698-2701(1992)。

參考3：r.c.maher和j.w.beauchamp，《使用雙向不匹配程序的音樂信號(hào)基頻估計(jì)(fundamentalfrequencyestimationofmusicalsignalsusingatwo-waymismatchprocedure)》，《美國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)雜志(j.acoust.soc.am)》，94(4)，2254-2263(1994)。

參考1是用于復(fù)調(diào)音符檢測(cè)的此類方法的新近實(shí)例。以上方法雖然相當(dāng)簡(jiǎn)單明了，但是由于與時(shí)域中的基音以及和聲特性直接相關(guān)的原因而通常低效。例如，和音通常包含正好相隔一個(gè)八度音階的兩個(gè)音符。在這種情況下，較低音符的第二和聲將與較高音符的基音處于同一頻帶。這使得較高音符的基音的檢測(cè)更為困難，因?yàn)槠渥陨硪约八衅浜吐晫⑻幱谝灿奢^低音符的和聲占用的頻帶中。另外，源自這兩種音符且在同一頻帶中存在的頻譜分量將展示節(jié)拍的熟知現(xiàn)象，其中具有較小頻率差的兩個(gè)正弦振蕩將替代地加強(qiáng)或部分地彼此消除。因此，歷經(jīng)較短時(shí)間段，頻帶相當(dāng)可能呈現(xiàn)幾乎為空且因此不被識(shí)別為峰。

因?yàn)楹?jiǎn)單明了的傅里葉變換執(zhí)行基于等距頻帶的瞬時(shí)頻率分析，而音符以及許多心理聲學(xué)效應(yīng)的常見定義是基于對(duì)數(shù)頻率調(diào)整，因此所屬領(lǐng)域執(zhí)行傅里葉變換的技術(shù)人員通?；诰哂信c絕對(duì)帶寬相反的恒定相對(duì)帶寬的頻帶使用頻域分析的變化形式，如參考2所說明。當(dāng)將此方法應(yīng)用于音符辨識(shí)時(shí)，常見的做法是計(jì)算歷經(jīng)較短時(shí)間間隔在頻帶中存在的能量并接著定義頻率峰值，所述頻率峰值現(xiàn)在相關(guān)于與常規(guī)傅里葉分析的等距頻帶相反的非等距頻帶。然而，顯然保留了在個(gè)別頻帶由源自不同音符的頻譜分量多重占用的情況下遇到的相同基音缺點(diǎn)。

源自不同音符且在給定的個(gè)別頻帶內(nèi)同時(shí)存在的分量可經(jīng)受更精確的分析，例如通過提高由頻率分析提供的解析度。這可以通過顯著增加頻帶的數(shù)目來實(shí)現(xiàn)，但是具有同時(shí)增加待通過傅里葉變換處理的樣本的數(shù)目的缺點(diǎn)，這反過來會(huì)增加檢測(cè)方法的響應(yīng)時(shí)間。

因此，大量關(guān)注在于開發(fā)用于音符以及和音檢測(cè)的方法，從而提供關(guān)于給定頻帶是僅被噪音占用還是被短期相消的具有顯著振幅的兩個(gè)信號(hào)占用的精確、詳細(xì)且可靠的決策，以及關(guān)于給定頻帶是被具有顯著振幅的一個(gè)單個(gè)信號(hào)占用還是被若干此類信號(hào)占用的更好決策。

迄今為止遇到的所有用于音符檢測(cè)的方法常見的一個(gè)特征涉及信息減少。如參考1中所描述的且涉及音頻信號(hào)的連續(xù)時(shí)間區(qū)段的傅里葉變換針對(duì)每個(gè)頻帶計(jì)算每個(gè)頻帶中存在的頻率分量的能量的平均值。這對(duì)如參考2中所描述的所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員也熟知的另一類處理也適用，其組合傅里葉變換與頻帶特定的窗口函數(shù)且產(chǎn)生具有不均勻頻帶的頻譜分析。這種變換還在輸入信號(hào)的一個(gè)區(qū)段上操作，接著是輸入信號(hào)的具有相同長(zhǎng)度的下一個(gè)區(qū)段等，并且其輸出也對(duì)應(yīng)于特定頻帶中存在的頻率分量的能量的平均值。

類似地，將信號(hào)拆分成頻帶并計(jì)算歷經(jīng)一些時(shí)間間隔在每個(gè)頻帶內(nèi)存在的信號(hào)能量以進(jìn)行進(jìn)一步處理相當(dāng)于在進(jìn)行進(jìn)一步處理之前計(jì)算平均值。在這兩種情況下，基于短期信號(hào)平均值定義峰值，并且通過僅僅考慮峰值頻率或如參看參考3偶爾進(jìn)行的通過也考慮峰值的能量值來進(jìn)行關(guān)于可能的音符和音符組合的后續(xù)決策。換句話說，在存在于頻帶中的信息的非常顯著的減少(通過求平均值)之后進(jìn)行決策。

因此，復(fù)雜度和有效性的自然的下一步驟(雖然是在對(duì)音符以及和音檢測(cè)的問題的任何現(xiàn)有解決方案中尚未遇到的一個(gè))是通過算法方法定義峰值，所述算法方法制止了將現(xiàn)有信息減少到僅僅峰值能量，因此允許出于解析頻帶占用中的不明確性或檢測(cè)精確度起見對(duì)頻帶信號(hào)特性進(jìn)行進(jìn)一步處理。復(fù)雜度和有效性的另一進(jìn)一步且自然的步驟(且同樣是在對(duì)音符以及和音檢測(cè)的問題的任何現(xiàn)有解決方案中尚未遇到的一個(gè))是避免頻帶到非峰值或峰值的初始二元分配，并且基于從所有頻帶提取幾類短期特征而進(jìn)行決策，因此允許基于更大量的信息的更穩(wěn)定的決策制定過程。在這兩種進(jìn)一步的自然步驟中，重要的是確保額外處理步驟不會(huì)過分增加延時(shí)，即，達(dá)成關(guān)于所考慮的時(shí)間間隔演奏哪些音符(若有的話)的決策所需的時(shí)間。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明解決了基于由復(fù)調(diào)樂器產(chǎn)生的聲學(xué)信號(hào)或自其導(dǎo)出的信號(hào)的短期低延時(shí)分析確定在所述樂器上演奏哪些音符的問題。

本發(fā)明的一個(gè)目的是與早期在決策過程中舍棄大量信息相反，在決策過程期間盡可能長(zhǎng)地考慮盡可能多的可用信息。

本發(fā)明的又一目的是使得可能每當(dāng)適當(dāng)時(shí)詳細(xì)分析所有可用信息以便在最佳可能條件的情形下解析頻帶被和聲以及所有基音的占用，這僅基于簡(jiǎn)單的峰值定義是不可能解析的。

本發(fā)明的再一個(gè)目的是使得可能針對(duì)在普通演奏條件下遇到的頻帶占用的大多數(shù)情形使用產(chǎn)生快速、可靠且精確的解析度的算法。

本發(fā)明的又一目的是使得可能使用對(duì)復(fù)調(diào)音符檢測(cè)的整個(gè)計(jì)算復(fù)雜度不具有顯著影響的算法，因?yàn)檫@是在如樂器的軟件輔助學(xué)習(xí)的此類情境中實(shí)施實(shí)時(shí)的、幾乎瞬時(shí)的復(fù)調(diào)音符檢測(cè)時(shí)的重要邊界條件。

本發(fā)明的實(shí)施例克服了背景技術(shù)中描述的困難，因?yàn)楸景l(fā)明的方法歷經(jīng)就其而言必須進(jìn)行決策的時(shí)間間隔的整個(gè)長(zhǎng)度保持所有可用的信息，而不是在制定關(guān)于假設(shè)的一組音符與觀察到的數(shù)據(jù)之間的最佳可能配合的決策之前舍棄檢測(cè)相關(guān)的信息，這對(duì)展示大量能量的頻帶且對(duì)具有低得多的能量的頻帶同等地適用。

本發(fā)明的進(jìn)一步目的是應(yīng)用類似方法辨識(shí)演奏的音符，辨識(shí)開始演奏新音符時(shí)的那些相位(較短時(shí)間間隔在本領(lǐng)域中通常被稱為“起始”)，以及持續(xù)辨識(shí)所演奏的樂器的確切調(diào)音。

在下文中將借助于與以下圖式相關(guān)的實(shí)例闡述和描述所述方法，以下圖式示出：

圖1描述由譜線表示的個(gè)別振蕩；

圖2可以在由兩個(gè)譜線占用的一個(gè)特定窄帶內(nèi)觀察到的節(jié)拍；

圖3從信號(hào)到音符的傅里葉變換處理的步驟；

圖4使用一組窄帶帶通濾波器從信號(hào)到音符的信號(hào)處理；

圖5用于使用局限于每個(gè)個(gè)別頻帶的信號(hào)的個(gè)別時(shí)間序列將信號(hào)處理為音符的改進(jìn)方法，臨時(shí)存儲(chǔ)所述序列以便使從信號(hào)提取的單個(gè)特征或多個(gè)特征以固定序列或根據(jù)來自決策制定算法的請(qǐng)求存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中；

圖6根據(jù)圖5的此機(jī)制的特定實(shí)施，其中處理給定頻帶的時(shí)域輸出的短區(qū)段以便粗略估計(jì)其信號(hào)包絡(luò)并且從信號(hào)區(qū)段的過零點(diǎn)提取頻率測(cè)量值；

圖7表示用于實(shí)施本發(fā)明的處理器的總體邏輯結(jié)構(gòu)。

附圖說明

圖1描述其中演奏的第一音符由一個(gè)基音振蕩和多個(gè)和聲振蕩的總和表示并且同時(shí)演奏的第二音符也由另一個(gè)基音振蕩和多個(gè)和聲振蕩的總和表示的情況。個(gè)別振蕩由譜線表示，并且一些頻帶可以由源自第一音符和第二音符兩者的譜線占用。

圖2描述可以在由具有較小頻率差(與頻帶的窄帶寬一致)并且具有大致類似振幅的兩個(gè)譜線占用的一個(gè)特定窄帶內(nèi)觀察到的節(jié)拍現(xiàn)象。

圖3描述以下機(jī)制：借助所述機(jī)制進(jìn)行數(shù)字音頻信號(hào)的有限長(zhǎng)度區(qū)段的傅里葉變換(經(jīng)開窗或未經(jīng)開窗)且接著進(jìn)行數(shù)字信號(hào)的后續(xù)相鄰有限長(zhǎng)度區(qū)段的相同傅里葉變換，所述機(jī)制在每個(gè)頻帶中產(chǎn)生數(shù)字信號(hào)的每個(gè)有限長(zhǎng)度區(qū)段的一個(gè)單一數(shù)，表示輸入信號(hào)對(duì)此特定頻帶的所有比重的水平。換句話說，在對(duì)相連區(qū)段執(zhí)行傅里葉變換時(shí)以及在使用一個(gè)單一數(shù)表征給定頻帶內(nèi)的條件時(shí)存在顯著的信息減少。換句話說，每一區(qū)段一次決定每個(gè)頻帶是否可以定義為峰值并且僅處理如此定義的峰值組在頻域中的位置，這相當(dāng)于相對(duì)于給定頻帶的可用于決策制定的信息量的非常顯著的減少。

圖4描述以下機(jī)制：借助所述機(jī)制通過一組帶通濾波器拆分占用寬帶頻率的輸入信號(hào)，從而在其輸出處產(chǎn)生局限于每個(gè)個(gè)別頻帶的信號(hào)的個(gè)別時(shí)間序列。在此類實(shí)施方案中常見的做法是測(cè)量歷經(jīng)給定時(shí)間間隔在每個(gè)頻帶中存在的信號(hào)能量，唯一地基于能量測(cè)量將每個(gè)頻帶表征為峰值或非峰值，并且僅僅基于如此定義的峰值組在頻域中的位置處理決策制定過程，這同樣相當(dāng)于可用于決策制定的信息量的非常顯著的減少。

圖5描述以下基音機(jī)制：借助所述機(jī)制通過一組帶通濾波器拆分占用寬帶頻率的輸入信號(hào)，從而在其輸出處產(chǎn)生局限于每個(gè)個(gè)別頻帶的信號(hào)的個(gè)別時(shí)間序列，所述時(shí)間序列被臨時(shí)存儲(chǔ)，以便使從信號(hào)提取的單個(gè)特征或多個(gè)特征以固定序列或根據(jù)來自決策制定算法的請(qǐng)求存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中。雖然可以使用此類方案明顯地計(jì)算每個(gè)頻帶中的累計(jì)能量，但是同樣可能提取信息豐富的頻帶信號(hào)特征，例如平均值、方差、最大值和最小值、局部極大值和極小值、信號(hào)包絡(luò)、多項(xiàng)式近似參數(shù)、內(nèi)插值、觀察到的過零點(diǎn)與計(jì)算出的過零點(diǎn)之間的距離統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。

圖6描述此機(jī)制的特定實(shí)施，其中處理給定頻帶的時(shí)域輸出的短區(qū)段以便粗略估計(jì)其信號(hào)包絡(luò)并且從信號(hào)區(qū)段的過零點(diǎn)提取頻率測(cè)量值。在具有半靜止特性的單一頻譜分量的情況下，除了由噪音引起的可能的小波動(dòng)之外，包絡(luò)將是平坦的。在頻帶中存在兩個(gè)頻譜分量的情況下，包絡(luò)將總體上具有明顯的且可測(cè)量的斜率。換句話說，檢測(cè)具有太大而尚未由噪音引起的斜率的一段包絡(luò)明顯指示存在超過一個(gè)譜線。另一方面，基本上平坦的包絡(luò)指示存在單一頻譜分量，或存在兩個(gè)或更多個(gè)頻譜分量，所述兩個(gè)或更多個(gè)頻譜分量的總和產(chǎn)生短期最大值?？梢詮倪^零點(diǎn)之間測(cè)得的距離的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)提取進(jìn)一步信息。組合來自包絡(luò)和來自頻率測(cè)量值的信息可以促成對(duì)歷經(jīng)觀察區(qū)段在頻帶內(nèi)存在的頻譜分量的更精確估計(jì)。后續(xù)區(qū)段的觀察將獲得額外信息，例如當(dāng)兩個(gè)或更多個(gè)頻譜分量的總和開始產(chǎn)生與先前最大值愈加不同的信號(hào)時(shí)。當(dāng)僅由給定頻帶內(nèi)存在的總能量定義峰值時(shí)，一個(gè)以及若干個(gè)頻譜分量的存在之間的這種簡(jiǎn)單且通常非常清晰的區(qū)分是不可能的。

圖7描述用于實(shí)施本發(fā)明的處理器的總體邏輯結(jié)構(gòu)。將輸入信號(hào)拆分成窄帶，并且在頻帶區(qū)段信號(hào)存儲(chǔ)器中輸入短期區(qū)段。用于特征提取的算法塊可以從存儲(chǔ)器讀取所述區(qū)段，并且執(zhí)行來自請(qǐng)求特定特征的決策制定算法塊的命令。區(qū)段決策制定算法塊處理來自若干頻帶的若干短期同時(shí)區(qū)段的特征。特征和決策短期地存儲(chǔ)在區(qū)段決策存儲(chǔ)器中。用于決策制定的較高層級(jí)算法塊處理來自若干短期區(qū)段和若干頻帶的結(jié)果并且輸出關(guān)于音符、其時(shí)序以及和弦的信息。

具體實(shí)施方式

在本發(fā)明中，經(jīng)由帶通濾波器組由輸入信號(hào)產(chǎn)生一組窄帶、時(shí)域信號(hào)，所述帶通濾波器組自身可以如所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員所熟知的通過直接實(shí)施個(gè)別濾波器或通過經(jīng)由傅里葉變換執(zhí)行處理的至少一個(gè)部分來實(shí)施。所得時(shí)域信號(hào)被臨時(shí)存儲(chǔ)，因此允許從個(gè)別窄帶時(shí)域信號(hào)預(yù)定義提取或取決于決策提取相關(guān)特征。不執(zhí)行早期的基于能量平均測(cè)量值的峰值/非峰值決策。

安裝數(shù)字信號(hào)處理算法，其可以從個(gè)別窄帶時(shí)域信號(hào)提取特定特征，例如出于說明而非作為詳盡列舉，通過處理短期統(tǒng)計(jì)、信號(hào)包絡(luò)、由包絡(luò)導(dǎo)出的信號(hào)參數(shù)估計(jì)值、以及頻率測(cè)量值及其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

此類信號(hào)處理的結(jié)果允許決策制定算法達(dá)成關(guān)于個(gè)別頻帶由頻譜分量的非占用、模糊占用以及單一或多重占用的試探性或最終部分決策，并且還允許根據(jù)信號(hào)模型表示就參數(shù)組而言頻帶信號(hào)的對(duì)應(yīng)區(qū)段。

決策制定算法請(qǐng)求從一組時(shí)域頻帶信號(hào)提取第一組特征。在接收并處理此類特征后，決策制定算法可要求從一些時(shí)域頻帶信號(hào)選擇性地提取另外的特征，并且取決于信號(hào)特性和決策制定的復(fù)雜度，可以重復(fù)多次請(qǐng)求特征、處理結(jié)果以及可能地請(qǐng)求另外的特征的過程。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)了解，屬于一個(gè)特定決策間隔的時(shí)間信號(hào)可以在所述決策間隔的持續(xù)時(shí)間專門存儲(chǔ)，而且在連續(xù)的若干決策間隔內(nèi)存儲(chǔ)，以便確認(rèn)或否定在較短時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行的試探性決策。類似地，還可能在若干連續(xù)的決策間隔內(nèi)存儲(chǔ)提取特征。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員還應(yīng)了解，雖然已經(jīng)在基于基音以及和聲檢測(cè)音符的范圍內(nèi)描述了本發(fā)明，但是本發(fā)明可以同等地適用于檢測(cè)并非以簡(jiǎn)單和聲模型為特征的多個(gè)聲音的任務(wù)、同等地適用于可靠地檢測(cè)音符的起始的任務(wù)，以及同等地適用于相對(duì)于樂器的調(diào)音提取持續(xù)信息的任務(wù)。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員還應(yīng)進(jìn)一步了解，本發(fā)明中描述的信號(hào)處理方法可以實(shí)時(shí)地離線實(shí)施，并且運(yùn)行于具有所需內(nèi)置或外部外圍設(shè)備的具有充足處理能力的通用固定或便攜式計(jì)算機(jī)(例如臺(tái)式計(jì)算機(jī)或筆記本電腦)、具有所需內(nèi)置或外部外圍設(shè)備的具有充足處理能力的專用固定或便攜式裝置(例如平板電腦或智能手機(jī))，或具有所需內(nèi)置或外部外圍設(shè)備的具有充足處理能力的專用電子裝置上。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員還應(yīng)進(jìn)一步了解，本發(fā)明中提及的個(gè)別功能塊可以多種方式實(shí)施，例如(在列舉說明性實(shí)例而非作為詳盡列舉的意義上)，在單獨(dú)的信號(hào)處理器內(nèi)或在一個(gè)通用的信號(hào)處理器內(nèi)、使用單獨(dú)的存儲(chǔ)器裝置或通用的存儲(chǔ)器裝置，以及具有可以固定格式存儲(chǔ)或從外部代碼存儲(chǔ)庫檢索到或按需求在本地匯編的代碼。

權(quán)利要求書(按照條約第19條的修改)

1.一種用于處理初始時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)的方法，其中將所述信號(hào)拆分成局限于特定頻帶的多個(gè)窄帶時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)，所述窄帶時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)的短期區(qū)段臨時(shí)存儲(chǔ)于存儲(chǔ)器中，

使信號(hào)處理算法以固定序列或根據(jù)來自決策制定算法的請(qǐng)求從所述窄帶時(shí)域信號(hào)的所述區(qū)段提取窄帶時(shí)域特征，例如，平均功率，和/或平均振幅，和/或從此導(dǎo)出的瞬時(shí)頻率或特征，和/或從此導(dǎo)出的瞬時(shí)時(shí)段或特征，和/或從此導(dǎo)出的瞬時(shí)包絡(luò)或特征，和/或直接或通過內(nèi)插從樣本值導(dǎo)出的過零的時(shí)域位置，或從此導(dǎo)出的特征，

使所述決策制定算法進(jìn)行關(guān)于由所述窄帶時(shí)域特征引起的頻帶占用的類型的試探性或最終決策，

使所述決策制定算法從所述信號(hào)處理算法請(qǐng)求從特定短期區(qū)段提取另外的特定特征，并且進(jìn)行關(guān)于由所述請(qǐng)求特征引起的頻帶占用的類型的試探性或最終決策，

使所述決策制定算法存儲(chǔ)其關(guān)于頻帶占用的試探性以及最終決策，連同來自后續(xù)短期區(qū)段的結(jié)果一起進(jìn)行處理，

以及使所述決策制定算法連同關(guān)于從新近的某一時(shí)間間隔內(nèi)已經(jīng)演奏的一組音符中產(chǎn)生的每個(gè)音符的時(shí)序的信息一起以所述音符組的形式輸出從當(dāng)前和過去的短區(qū)段導(dǎo)出的最終決策。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述決策制定還考慮所述初始時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)的短期功率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其中所述決策制定還基于所述時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)來源于在同時(shí)演奏特定組音符時(shí)具有特定物理限制的特定樂器的先驗(yàn)知識(shí)而考慮對(duì)頻帶占用模式的限制。

4.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項(xiàng)所述的方法，其中除了識(shí)別其中檢測(cè)到音符的基頻的所述頻帶之外，所述決策制定包含還對(duì)已檢測(cè)到的所述音符的實(shí)際基頻的連續(xù)分段式估計(jì)、所述實(shí)際基頻的此類連續(xù)分段式估計(jì)到單音符調(diào)音信息的轉(zhuǎn)譯，以及輸出此單音符調(diào)音信息的能力。

5.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項(xiàng)所述的方法，其中所述決策制定包含音符起始的具體辨識(shí)、與起始相關(guān)的時(shí)序信息的提取，相對(duì)于單個(gè)或多個(gè)音符的預(yù)定義參考序列中的個(gè)別音符的時(shí)序的時(shí)序偏離的計(jì)算以及輸出此類時(shí)序信息和時(shí)序偏離的能力。

6.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項(xiàng)所述的方法，其中所述決策制定還包含從單音符調(diào)音信息以及所述時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)來源于特定樂器的先驗(yàn)知識(shí)中提取關(guān)于所述樂器的調(diào)音行為的額外信息。

7.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項(xiàng)所述的方法，其中所述決策制定還包含出于自適應(yīng)地改進(jìn)所述決策制定算法的性能的目的而提取信息。

8.一種用于處理一連串信號(hào)的設(shè)備，其中將初始時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)拆分成局限于特定頻帶的多個(gè)窄帶時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)，所述窄帶時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)的短期區(qū)段被臨時(shí)存儲(chǔ)，所述設(shè)備具有包含至少處理器和存儲(chǔ)器的物理元件，從而允許使用信號(hào)處理算法從所述短期區(qū)段提取窄帶時(shí)域特征，例如，平均功率，和/或平均振幅，和/或從此導(dǎo)出的瞬時(shí)頻率或特征，和/或從此導(dǎo)出的瞬時(shí)時(shí)段或特征，和/或從此導(dǎo)出的瞬時(shí)包絡(luò)或特征，和/或直接或通過內(nèi)插從樣本值導(dǎo)出的過零的時(shí)域位置，或從此導(dǎo)出的特征，所述特征的所述提取以固定序列或根據(jù)來自決策制定算法的請(qǐng)求發(fā)生，接著使所述決策制定算法進(jìn)行關(guān)于由所述窄帶時(shí)域特征引起的頻帶占用的類型的試探性或最終決策，接著使所述決策制定算法從所述信號(hào)處理算法請(qǐng)求從特定短期區(qū)段提取另外的特定窄帶時(shí)域特征，并且進(jìn)行關(guān)于由所述請(qǐng)求特征引起的頻帶占用的類型的試探性或最終決策，所述決策制定算法將其關(guān)于頻帶占用的試探性以及最終決策存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中，用于連同來自后續(xù)短期區(qū)段的結(jié)果一起進(jìn)行處理，并且所述處理器進(jìn)一步用于使所述決策制定算法連同關(guān)于從新近的某一時(shí)間間隔內(nèi)已經(jīng)演奏的一組音符中產(chǎn)生的每個(gè)音符的時(shí)序的信息一起以所述音符組的形式輸出從當(dāng)前和過去的短區(qū)段導(dǎo)出的最終決策。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的設(shè)備，另外具有麥克風(fēng)作為所述初始時(shí)域數(shù)字音頻信號(hào)的來源。

10.根據(jù)權(quán)利要求8或權(quán)利要求9所述的設(shè)備，另外具有顯示器，并且使所述顯示器連同關(guān)于從新近的某一時(shí)間間隔內(nèi)已經(jīng)演奏的一組音符中產(chǎn)生的每個(gè)音符的所述時(shí)序的信息一起在視覺上表示所述組音符。