钢琴音质的整体评估
声音
2025-04-22 v3 人工智能
音频与语音处理
摘要
本文旨在开发一种钢琴音质的整体评估方法以辅助购买决策。与以往关注钢琴演奏技巧对音质影响的研究不同，本研究评估不同钢琴的固有音质。为推导质量评估体系，研究基于钢琴音质数据集使用主观问卷。该方法通过比较卷积神经网络（CNN）不同预训练模型的微调结果来筛选最优钢琴分类模型。为提升模型可解释性，研究应用等效矩形带宽（ERB）分析。结果显示，受过音乐训练者更能区分不同钢琴的音质差异。最优微调CNN预训练骨干作为钢琴分类器达到98.3%的高准确率。然而，数据集有限且音频被切片以增加数量，导致多样性和均衡性不足，因此我们采用focal loss降低数据不平衡的影响。为优化方法，未来研究将扩充数据集或采用少样本学习技术。
引用
@article{arxiv.2310.04722,
title = {A Holistic Evaluation of Piano Sound Quality},
author = {Monan Zhou and Shangda Wu and Shaohua Ji and Zijin Li and Wei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04722},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 9 figures