Noise and Vibration Control ›› 2021, Vol. 41 ›› Issue (5): 21-25.DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2021.05.004

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CRNN Quantitative Method for Subjective Evaluation Index of Guzheng’s Acoustic Quality

peng nofu   

  • Received:2021-03-08 Revised:2021-03-08 Online:2021-10-18 Published:2021-10-18
  • Contact: peng nofu

古筝声音品质主观评价指标的CRNN量化方法

付鹏1,邓小伟1,周力2,余征跃1   

  1. ( 1. 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,上海200240;
    2. 上海民族乐器一厂,上海201101 )
  • 通讯作者: 付鹏

摘要:

古筝等民族乐器声音品质好坏往往采用多位专家共同参与打分的方法来评定。这种评价主观性强、偏差大,且效率低、成本高。因此,本文提出一种基于深度学习的古筝声音品质主观评价指标量化方法。在确定了总体评价古筝声音品质的五个主观指标之后,该方法选择卷积循环神经网络(CRNN)作为深度学习模型框架,将实验收集到的古筝音频信息作为输入,以专家对各指标的综合评价结果作为模型监督,训练深度学习的主观评价指标量化模型。经过检验,这种方法达到了专家主观评价的综合效果,满足了实际检验需求。

关键词: 声学, 民族乐器, 声音品质评价, 量化方法, 卷积循环神经网络