【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种自动识别中国少数民族传统乐器音频数据的方法，其特征在于：其内容包括如下步骤：步骤1：采用录音设备采集由少数民族传统乐器弹奏的音频信号；步骤2：对音频信号进行预处理，主要包括抗混叠滤波、预加重、分帧和端点检测等内容；步骤3：音频特征提取采用MFCC提取的音频特征；MFCC的计算首先是对数据加窗；对加窗后的时域信号采用傅里叶变换转化到频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换，取前N个系数；再将频域轴用Mel刻度表示即为Mel倒谱域，用倒谱域表示的系数即为Mel频率倒谱系数；最终提取的我国少数民族传统乐器音频特征为24维数据；步骤4：采用BP人工神经网络分类器分三层结构，第一层是输入层，24个结点；第二层为隐含层，结点个数采用遗传算法根据训练结果自动择优确定；第三层是输出层，根据分类的少数民族乐器数目确定设定为48个；最后训练完的BP人工神经网络可识别音频数据的弹奏乐器，并显示对应的乐器图片。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：郑蕊蕊，李敏，张俊星，吴宝春，
申请(专利权)人：大连民族学院，
类型：发明
国别省市：
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