在西方音樂中,音級特徵(chroma feature)或音級圖(chromagram)與十二個不同的音級(pitch classes)密切相關。以音級為基礎的特徵表示,也常被稱為音級分佈(pitch class profiles),特別適合用來分析那些音高可以有意義地歸類(通常分為十二類),且其調音方式近似於十二平均律的音樂。
音級特徵的一個核心特性在於,它能有效捕捉音樂中的和聲與旋律結構,同時對音色與編制變化具有良好的可靠度。也正因如此,音級特徵在音樂分析與音樂資訊檢索中被廣泛採用,並成為許多應用中的基礎表示方式。
定義
基本觀測是:若兩個音高相差一個八度,人類感知到的「音色特質」會非常相似。基於此觀察,音高可以分解為兩個組成部分,即音高高度(Pitch Height)與色度(Chroma)。 在十二平均律的情況下,色度值可由以下集合表示:
: {C, C, D, D, E, F, F, G, G, A, A, B}
它由西方音樂記譜法中使用的十二個音高名稱屬性組成。值得注意的是,在十二平均律音階中,不同的音高記號(例如 C# 和 D)指的是相同的色度。透過列舉色度值,可以將色度集合對應至整數集合 {1, 2, ..., 12},其中 1 代表色度 C,2 代表色度 C#,依此類推。
音級(pitch class)被定義為所有具有相同音級性質(chroma)的音高集合。舉例來說,若採用科學記譜法(scientific pitch notation),對應於音級 C 的音級集合可表示為
: {..., C −2, C −1, C 0, C 1, C 2, C 3 ...}
也就是所有彼此相差整數個八度的音高。
在給定一種音樂表示形式(例如樂譜或音訊錄音)的情況下,音級特徵的核心想法,是在某一個局部時間視窗內(例如以拍數或秒數定義),將所有與特定音級相關的資訊彙整成一個單一的數值。當這個時間視窗沿著整段音樂向前移動時,便會產生一串音級特徵序列;其中每一個特徵,都描述了該時間視窗內的音高內容如何分佈在十二個音級頻帶上。
這種以「時間 × 音級」為軸的表示方式,也被稱為音級圖(chromagram)。上圖展示了 C 大調音階的音級圖,一個是由樂譜產生,另一個則來自實際的音訊錄音。由於 chroma 與 pitch class 這兩個概念之間關係密切,音級特徵也常被稱為音級分佈(pitch class profiles)。
音級特徵能夠識別相差一個八度的音高,對音色變化具有高度的可靠度,並且與音樂中的和聲特性密切相關。正因如此,音級特徵已成為處理與分析音樂資料的成熟工具 。例如,幾乎所有的和弦辨識系統皆依賴於某種形式的音級表示 。
此外,音級特徵也已成為音樂對齊與同步 ,以及音訊結構分析等任務中的事實標準(de facto standard)。最後,研究顯示音級特徵是一種強而有力的中階特徵表示,廣泛應用於內容式音訊檢索任務中,例如翻唱歌曲辨識 、音訊比對 ,以及音訊雜湊(audio hashing) 。
計算音級圖
要將錄音轉換為音級圖(Chromagram)有許多種方法。例如,可以透過結合短時傅立葉轉換(STFT)與分箱(Binning)策略 ,或是採用合適的多速率濾波器組(Multi-rate Filter Bank)。
延伸閱讀
- 时频分析
- 音乐信号的时频分析
- 音高(音乐)
- 音乐理论
参考
外部連結
- [https://www.audiolabs-erlangen.de/resources/MIR/chromatoolbox Chroma Toolbox] 免費的 MATLAB 實作,涵蓋各種基於音高和基於色度的音頻功能色度類型。
- [http://mtg.upf.edu/technologies/hpcp 和聲音級類配置文件插件]
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