CN1531644A - 用于跟踪音乐乐谱的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

提供了一种乐谱跟踪方法和装置。乐谱跟踪方法的第一步是从乐谱信息中检测预期发生在乐谱演奏期间的频率模型列表；第二步是产生一个匹配模型，它由预期包含在此时由外部输入的音频数据中的、基于频率模型列表的频率成分构成；第三步是接收外部音频数据，将音频数据转换成数字信号，并从数字信号中检测当前的演奏频率数据；第四步是确定是否有新的频率成分包含在当前的演奏频率数据中；第五步是当有新的频率成分包含在当前的演奏频率数据中时确定匹配模型与当前的演奏频率数据是否相匹配。以及第六步是当在第五步中确定匹配模型与当前的演奏频率数据相匹配时，在当前的演奏音符与乐谱音符之间产生同步信息并校正匹配模型。通过这些步骤，乐谱上的演奏位置可以自动确定，并将确定结果提供给用户。

Description

用于跟踪音乐乐谱的方法和装置
技术领域
本发明涉及一种乐谱跟踪方法和装置，用于自动在乐谱上跟踪演奏位置。
通常，人们在练习或演奏例如钢琴或小提琴这样的乐器时会使用乐谱。换句话说，除了在例如考试这样的特殊场合中，人们在练习或演奏音乐时会看乐谱。例如，学生在学习音乐时会在乐谱上找老师所讲的内容，交响乐团的演奏者会在乐谱上记下由指挥所指示的奏法并在表演的时候看它。
通常，演员在演奏乐器时要使用双手。相应地，在表演过程中演奏者需要有人帮助来快速地翻阅乐谱或由他们自己用一只手快速地翻页。因此，演奏者不能全心投入到表演中。
背景技术
为了解决这个问题，按照惯例，会有一个额外的装置，例如定时器或踏板安装在乐谱架上，所述乐谱架用于夹住乐谱，因此演奏者不需用手就可以快速翻阅乐谱，或者提出了一些自动快速翻阅乐谱的方法。然而，根据这些方法，很难恰当地设定一个时间，此时乐谱需要翻页，这是因为每个演奏者的演奏节拍存在差异。
在另一方法中，普遍被演奏的单音调音符的音调信息被检测并与乐谱上的音符相匹配以使乐谱被翻页的时间是基于真实的演奏信息而确定的。然而，这种方法仅当演奏单音调音符时可以使用，但在使用例如小提琴，吉他和钢琴演奏多音调音符或演奏协奏曲时不能使用。
发明内容
为克服上述问题，本发明的第一个目的是提供一种乐谱跟踪方法和装置，通过用外部输入声音的频率成分来匹配频率模型，所述频率模型预期来自于乐谱信息，以在演奏多音调(复调)音符或协奏曲以及单音调音符时精确地在乐谱上跟踪演奏位置。
本发明的第二个目的是提供一种记录介质，用于记录执行上述乐谱跟踪方法的控制命令。
本发明的第三个目的是提供一种可电脑执行的方法，用于根据上述乐谱跟踪方法自动在乐谱上跟踪演奏位置。
为实现本发明的第一个目的，提供了一种乐谱跟踪方法，其包括：第一步是从乐谱信息中检测频率模型列表(list)，频率模型预期发生在乐谱演奏期间；第二步是产生一个匹配模型，它由预期包含在此时由外部输入的音频数据中的、基于频率模型列表的频率成分(或频率分量，下面相同)构成；第三步是接收外部音频数据，将音频数据转换成数字信号，并从数字信号中检测当前的演奏频率数据；第四步是确定是否有新的频率成分包含在当前的演奏频率数据中；第五步是确定当有新的频率成分包含在当前的演奏频率数据中时匹配模型与当前的演奏频率数据是否相匹配；第六步是当在第五步中确定了匹配模型与当前的演奏频率数据相匹配时，在真实的演奏音符与乐谱音符之间产生同步信息并校正匹配模型。
本发明也提供了一种乐谱跟踪装置，包括一个数字信号输入单元，接收外面演奏的音乐并将其转换为数字信号；一个频率分析仪，从数字信号中提取频率成分；一个乐谱信息输入单元，输入乐谱信息，所述乐谱信息包括包含在要被演奏的乐谱中的每个音符的音调和长度信息；一个频率建模单元，通过根据乐谱信息执行频率建模或演奏频率模型检测音符的频率模型，当有一个新的音符预期被演奏时，所述音符会在每个时间点上同时被演奏，频率建模单元还产生一个频率模型列表；一个存储单元，存储并管理所产生的频率模型列表；一个演奏位置确定器，从频率分析仪中接收当前被演奏的数字信号的频率成分并对接收的频率成分和存储在存储单元里的频率模型列表执行匹配操作以确定当前的演奏位置；以及一个确定结果输出单元，将演奏位置确定器的结果提供给用户。
为实现本发明的第二个目的，提供了一种可由电脑读取的记录介质，用于执行上述乐谱跟踪方法的控制命令记录在其中以使在可由电脑读取的记录介质由电脑驱动时乐谱跟踪方法可以被执行。
为实现本发明的第三个目的，提供了一种用于在乐谱上自动跟踪演奏位置的可电脑执行的方法。所述电脑可执行方法的第一步是接收一个执行命令；第二步是从要被演奏的乐谱信息中检测频率模型列表，以响应执行命令，频率模型预期发生在音乐演奏期间；第三步是分析或分解数字信号的频率成分，所述数字信号是在外部演奏并通过电脑的音频输入单元接收的，或者是在电脑中复制的；第四步是产生一个频率成分的匹配模型，预期此步骤是基于第二步中所检测的频率模型列表在音乐演奏的过程中发生的；第五步是对在第三步中分析的频率成分与在第四步中产生的匹配模型进行比较以跟踪当前的演奏位置。
附图说明
图1是根据本发明的一个实施例的乐谱跟踪装置的示意图。
图2是根据本发明的一个实施例的乐谱跟踪方法的流程图。
图3是根据本发明的实施例的用于检测一个提取的频率模型(frequency model)(XFM)列表的步骤的流程图。
图4是根据本发明的实施例的用于产生一个匹配模型(model)的步骤的流程图。
图5是根据本发明的实施例的用于输入数字信号的步骤的流程图。
图6是根据本发明的实施例的用于确定一个新的频率开始/未开始的步骤的流程图。
图7是根据本发明的实施例的用于校正或更新匹配模型的步骤的流程图。
图8是根据本发明的实施例的用于增加一个匹配模型的步骤的流程图。
图9A到9C示出了根据本发明的实施例的从乐谱信息中检测XFM列表的步骤的例子。
图10示出了根据本发明的实施例的用于产生和校正或更新匹配模型的步骤的例子。
具体实施方式
在阐述根据本发明的乐谱跟踪方法和装置之前，简要地回顾用于解释本发明的优选实施例的术语。
提取频率模型(extracted frequency model)(XFM)是指参照乐谱演奏音乐时预期产生的并从乐谱信息中被检测的一个频率的模型。
过去音符频率模型(passed notes frequency model)(PNFM)是指一个在此时之前演奏的音符的频率模型。当确定真实的演奏信息与乐谱信息是否相匹配时，PNFM用于考虑当前仍旧存在的声音的频率数据，即使该声音是为一个过去的音符产生的。
当前音符频率模型(current notes frequency model)(CNFM)是指一个当前演奏的音符的频率模型。
预期音符频率模型(expected notes frequency model)(ENFM)是指一个预期在下面被演奏的音符的频率模型。
匹配模型(matching model)M是指在确定真实的演奏信息与乐谱信息是否相匹配时与真实的演奏信息相比较的一个目标。匹配模型M是通过组合PNFM，CNFM以及ENFM而产生的。
当前演奏频率数据(CPFD)是指当前输入的数字信号的频率成分。
前面演奏频率数据(PPFD)是指前面输入的CPFD。
乐谱时间(S_Time)是指分配给由乐谱信息中检测到的一个XFM的数值。S_Time是指从当前XFM被演奏的时间点到预期下一个XFM被演奏的时间点之间的等待时间，并且被用于检测匹配时间(M_Time)。
节拍速率(tempo ratio)(T_Ratio)是指真实的演奏时间与S_Time的比值并且被用于检测M_Time。
节拍变化(Tempo variance)(T_Variance)是指T_Ratio的变化并且用于检测M_Time。
M_Time是指从匹配发生的时间点到预期下一个匹配发生的时间点之间的等待时间，并且是从S_Time，T_Ratio以及T_Variance中检测的。
演奏时间(P_Time)是指从匹配发生开始过去的真实时间，也即，一段持续时间，在此时间内当前音符的演奏被连续。
下文中，根据本发明的乐谱跟踪方法和装置会参照附图详细描述。
图1是根据本发明的一个实施例的乐谱跟踪装置的示意图。参照图1，本发明的乐谱跟踪装置包括数字信号输入单元10，频率分析仪20，乐谱信息输入单元30，频率建模单元(a frequency modeling unit)40，存储单元50，演奏位置确定器60，以及确定结果输出单元70。
数字信号输入单元10将外部演奏的音乐转换成数字信号并接收数字信号。当音乐通过麦克风输入时，数字信号输入单元10使用模一数(A/D)转换器将音乐转换成数字信号。当音乐以音乐文件，例如CD，MP3上的音乐，或波形文件(wave file)的形式输入时，数字信号输入单元10将音乐转换成波形格式(wave format)。通常，对于电脑，声卡的作用相当于一个A/D转换器。
频率分析仪20从由数字信号输入单元10输入的数字信号中提取一个当前演奏的CPFD。这里，快速傅立叶变换(FFT)用于将数字信号分解成频率。然而，其它方法，例如小波变换，也可以使用。
乐谱信息输入单元30接收要被演奏的音符的乐谱信息。更具体地，乐谱信息输入单元30输入数字乐谱数据，包括每个音符的音调信息和长度信息。例如，每个音符的音调和长度信息可以通过扫描乐谱图象或读取由任意的乐谱写入软件所写的乐谱文件来提取。
频率建模单元40通过根据由乐谱信息输入单元30所输入的乐谱信息执行频率建模或演奏频率模型来检测XFM列表。换句话说，频率建模单元40基于乐谱信息检测音符的XFM，所述音符是在一个新的音符预期被演奏的时间点上要同时被演奏的音符，并产生一个XFM列表。从乐谱信息中产生XFM列表的步骤会参照图9A到9C详细描述。
存储单元50存储和管理由频率建模单元40产生的XFM列表。
当演奏位置确定器60从频率分析仪20中接收当前演奏的数字信号的CDFD时，它对CDFD及存储在存储单元50里的XFM列表执行匹配操作以确定当前的演奏位置。
更具体地，演奏位置确定器60基于存储在存储单元50里的XFM列表产生一个频率成分的匹配模型M，预期它是在演奏音乐的过程中产生的，并对由频率分析仪20所接收的CPFD及匹配模型M执行匹配操作。然后，演奏位置确定器60基于匹配操作的结果确定当前的演奏位置。
这里，匹配模型M是由PNFM，CNFM及ENFM相对于时间的组合而构成的。PNFM，CNFM及ENFM是由XFM列表中提取的。
确定结果输出单元70提供从演奏位置单元60中接收到的确定结果。这里，许多方法，包括在电子乐谱上直接指出相应的演奏位置，可以被用于将确定结果提供给用户。由于当前演奏位置的确定，当前演奏位置与乐谱上当前页的最后位置之间的距离可以被确定以使用于翻页的信号可以在一个恰当的时间点上产生。
图2是根据本发明的一个实施例的乐谱跟踪方法的流程图。参照图2，预期与在参照乐谱演奏音乐时的输入频率数据相匹配的XFM列表是在步骤S110中从乐谱信息中检测的。这里，如果要被演奏的乐器的音频信息被提前获得的话，XFM列表就从音频信息中检测得到。否则，XFM列表就根据乐器的类型基于每个音符的谐波频率检测得到。
基于XFM列表，由预期包含在此时由外部输入的音频数据中的频率成分构成的匹配模型M在步骤S120产生。
这里，匹配模型M是通过组合PNFM，当前时间之前演奏的音符的频率模型，CNFM，当前时间演奏的音符的频率模型，以及ENFM，预期在下一个时间点演奏的音符的频率模型，而获得的，如公式(1)所示。
M＝PNFM+CNFM+ENFM              (1)
如果音频数据是由外部输入的，音频数据在步骤S130被转换成数字信号，并且CPFD在步骤S140中由数字信号中检测得到。这里，FFT通常被用于从数字信号中检测CPFD，但另一种方法，例如小波变换，也可以被使用。
在步骤S150和S160中确定是否有新的频率成分包含在CPFD中，也即，确定一个新的频率成分的开始/未开始。如果确定包含了一个新的频率成分，也即，确定了(新的频率成分的)开始，在步骤S170中，CPFD与匹配模型M相比较。更具体地是，确定了是否所有包含在匹配模型M中的频率成分都包含在CPFD中。这里，当有多个匹配模型M时，初始匹配模型M(例如，在最开始产生的匹配模型M)首先被选择并与CPFD相比较。
作为步骤S170的结果，如果在步骤S180确定了匹配模型M与CPFD相匹配，则在步骤S190产生真实的演奏音符与乐谱音符之间的同步信息，并且在步骤S200匹配模型M被校正或更新。当校正或更新匹配模型M或增加另一个匹配模型M时，用于乐谱跟踪的M_Time也被设定。M_Time是在S_Time的基础上设定的，所述S_Time是指从匹配模型M与CPFD相匹配时的时间点到匹配模型M的ENFM要被演奏时的时间点之间的预期等待时间。更具体地，M_Time是由S_Time与T_Ratio及T_Variace相乘计算得到的，以考虑相应的演奏者的演奏节拍或速度，如公式(2)所示。
M_Time＝S_Time*T_Ratio*T_Variance              (2)
相反，作为步骤S170的结果，如果确定匹配模型M与CPFD不匹配，则在步骤S210和S220那些自产生之后还没有被匹配的其余的匹配模型会从最早的那个开始相继地被选择并且与CPFD相比较。如果比较的结果是有一个匹配模型M与CPFD相匹配，则在步骤S190会在真实的演奏音符与乐谱音符之间产生一个同步信息，并且除了与CPFD相匹配的那个匹配模型M之外其余的匹配模型M被清除，并且在步骤S200匹配模型M被校正或更新。
在步骤S230中，如果直到P_Time等于或大于为与CPFD相比较而产生的匹配模型而设定的M_Time还没有获得CPFD与匹配模型M之间的匹配，在所述P_Time时间内包含在CPFD中的当前演奏音符继续，则在步骤S240中增加一个新的匹配模型。换句话说，包含XFM的新的匹配模型在步骤S240被增加，所述XFM是预期在接着包含在当前匹配模型中的ENFM的下一个时间点而演奏的。这是为了弥补演奏者省略乐谱上的一个音符的情况。
图3是根据本发明的实施例的检测XFM列表的步骤S110的流程图。参照图3，要被演奏的乐谱信息在步骤S111被读取。然后，在步骤S112检查是否有要被演奏的乐器的音频信息。
如果在步骤S112确定有相应的乐器的音频信息，则在步骤S113从音频信息中取出包含在乐谱信息中的每个音符的音频信息，并且在步骤S114使用每个音符的音频信息的频率成分中的峰值来检测XFM列表。
如果在步骤S112确定没有相应的乐器的音频信息，则在步骤S115中提取与每种乐器相应的每个音符的谐波频率成分。然后，在步骤S116中使用谐波频率成分中的峰值来检测XFM列表。
图4是根据本发明的实施例的产生匹配模型M的步骤S120的流程图。
参照图4，对于初始的匹配模型M，由于演奏还没开始，构成匹配模型M的PNFM与CNFM在步骤S121被设置为空，并且ENFM在步骤S122被设定为一个XFM，预期它是在XFM列表中首先被演奏的。PNFM，CNFM，以及ENFM在步骤S123中组合而产生匹配模型M。
除此之外，为了根据取决于演奏者或复制或重演装置的特性的演奏节拍或速度来调整乐谱跟踪速度，用于确定演奏节拍或速度的变量，例如，M_Time，P_Time，T_Ratio，以及T_variance的初始数值在步骤S124被设定。
M_Time是指每个匹配模型用于匹配的等待时间。对于初始匹配模型M，由于演奏还没有开始，M_Time被设定为一个无效的任意值(例如，NULL(零或空))。
P_Time是指当前演奏音符的持续时间。P_Time的初始值被设定为“0”，并且这个数值增加直到匹配模型M与CPFD相匹配。
T_Ratio是指演奏节拍速率，也即，真实匹配时间与M_Time的比值，并且其初始值为1。例如，当T_Ratio为2时，真实演奏比所预期的慢2倍。
T_Variance是指演奏节拍或速度的变化，并且其初始值为1。例如，当T_Variance为1.1时，真实演奏节拍或速度下降10％。
图5是根据本发明的实施例的输入数字信号的步骤S130的流程图。参照图5，数字信号的输入持续到在步骤S131中从外部输入一个结束命令。数字信号的输入随输入外部音频数据的方法而变化。更具体地，在步骤S132到S134，当音频数据通过麦克风输入时，在步骤S133执行A/D转换，并且当音频数据以音乐文件的形式输入时，音乐文件的格式在S134被转换。
转换的音频信息在步骤S135以帧(frame)为单位输入。为了确定演奏节拍或速度，表明当前演奏音符持续期间的时间的P_Time在步骤S136增加。
图6是根据本发明的实施例的确定一个新的频率开始/未开始的步骤S150的流程图。参照图6，在步骤S151中在当前时间消失的频率成分被检测出并从包含在匹配模型M中的频率信息中清除。为了这一点，包含在当前输入的音频数据中的CPFD与包含在之前的时间点输入的音频数据中的PPFD相比较。然后，包含在PPFD中但没有包含在CPFD中的频率成分被检测出并清除。
接下来，在步骤S152到S155，在CPFD和PPFD之间比较强度和频率成分数值以确定是否有新的频率成分包含在CPFD中，也即，确定一个新的频率成分的开始/未开始。这里，在检测(新的频率成分的)开始以确定下一个音符是否被演奏了时，(新的频率成分的)开始是在步骤S152和S153中基于音频强度的快速增加而确定的，然后在步骤S154和S155中基于是否有新的频率成分包含在CPFD中而确定，这是为了将一种情况考虑进去，在这种情况中，例如管乐器的声音这样的音频仅仅改变音调而不改变强度。
作为在步骤S152到S155中执行的确定操作的结果，如果(新的频率成分的)开始被确定，则在步骤S158中设定一个开始标志。否则，在步骤S157设定一个未开始标志。
同时，如果在步骤S156确定对于当前的匹配模型M，P_Time超过了M_Time，则考虑发生了(新的频率成分的)开始并在步骤S158设定一个开始标志。
图7是根据本发明的实施例的校正或更新匹配模型M的步骤S200的流程图。更具体地，图7是用乐谱时间为S_Time1的匹配模型M1＝PNFM1+CNFM1+ENFM1校正或更新乐谱时间为S_Time0的匹配模型M0＝PNFM0+CNFM0+ENFM0的步骤。
参照图7，在步骤S201确定XFM列表是否为空。当确定了XFM列表不为空时，匹配模型的校正或更新按如下过程进行。
换句话说，匹配模型M1是对匹配模型M0执行频率转换而产生的。这会在下面详细描述。
在步骤S202，一个新的过去音符频率模型PNFM1是通过组合包含在匹配模型M0中的过去音符频率模型PNFM0及当前音符频率模型CNFM0而产生的，也即，PNFM1←PNFM0+CNFM0；一个新的当前音符频率模型CNFM1是使用一个包含在匹配模型M0中的预期音符频率模型ENFM0而产生的，也即，CNFM1←ENFM0；并且一个新的预期音符频率模型ENFM1是通过从XFM列表中选择一个预期在下一个时间点演奏的提取频率模型XFM1而产生的。
然后，在步骤S203，一个新的匹配模型M1是通过组合频率模型，也就是，PNFM1，CNFM1，以及ENFM1而产生的。
如果新的匹配模型M1是按照这样的安排而产生的，则匹配模型M1的匹配时间M_Time1在步骤S204到S209中被检测。
更具体地，在步骤S204，T_Ratio的数值和T_Variance的数值是相对于当前的演奏而计算的。在步骤S209，新的匹配模型M1的匹配时间M_Time1是使用T_Ratio和T_Variance而计算的，并且由于匹配模型M0的匹配完成了，P_Time被初始化。
同时，为防止M_Time由于过失或错误的匹配而发生迅速并且不正确的变化，在步骤S205到S208，T_Variance的极限被固定为最小值MIN和最大值MAX以使T_Variance被设定在此极限内。
图8是根据本发明的实施例的增加另一个匹配模型M的步骤S240的流程图。更具体地，图8示出了直到匹配模型M0的匹配时间M_Time0过去了而匹配模型M0并没有任何匹配时，增加乐谱时间为S_Time1的新的匹配模型M1＝PNFM1+CNFM1+ENFM1，现有的乐谱时间为S_Time0的匹配模型M0＝PNFM0+CNFM0+ENFM0留下按照原状。
参照图8，当在步骤S241中确定XFM列表不为空时，匹配模型的增加按如下过程进行。
在步骤S243，包含在匹配模型M0中的过去音符频率模型PNFM0及当前音符频率模型CNFM0被按照原状接受；只有新的预期音符频率模型ENFM1是作为提取频率模型XFM1而产生的，预期它是在一个预期音符频率模型ENFM0被演奏之后的下一个时间点演奏的。换句话说，过去音符频率模型PNFM0及当前音符频率模型CNFM0分别照现在的样子被当作新的过去音符频率模型PNFM1及当前音符频率模型CNFM1，只有新的预期音符频率模型ENFM1被设定为新选择的频率模型XFM1。
然后，在步骤S244，新的匹配模型M1通过组合频率模型，即，PNFM1，CNFM1，及ENFM1而产生。
如果新的匹配模型M1是按照这样的安排产生的，则匹配时间M_Time1在步骤S245和S246中计算得出，包含在匹配模型M1中的预期音符频率模型ENFM1预期在M_Time1时间内被演奏。这里，由于节拍或速度上没有变化，新的匹配模型M1的新的匹配时间M_Time1使用节拍或速度信息，即，匹配模型M0的T_Ratio0而计算，如图8中步骤S246所示。
同时，若在预定的时间段内演奏音乐时连续发生错误，则继续乐谱跟踪是无意义的。相应地，产生之后一直没有匹配的匹配模型M的数量被限制，并且如果在步骤S242中剩余的匹配模型M的数量超过了预定的极限值，则不增加新的匹配模型并且操作结束。
图9A到9C示出了根据本发明的实施例的从乐谱信息中检测XFM列表的例子，其中横轴为频率(Freq.)，纵轴为系数(Coef.)。
当图9A所示的乐谱信息输入到图1所示的频率建模单元40时，频率建模单元40接收乐谱信息中每个音符的音调和长度信息，如图9B所示，并使用各个音符的音调信息检测频率模型，如图9C所示。
这里，图9B所示的每个时间间隔A，B，C，D，以及E是为要在相应的时间间隔A，B，C，D，或者E内演奏的音符设定的，并且等待下一个音符的声音的输入。例如，在时间间隔A期间内，一个1/4 D5音符，一个1/2 B3音符，以及一个1/2 G3音符同时演奏，并且一个1/8 G4音符在等待演奏。除此之外，每个时间间隔A，B，C，D，或者E的长度通常是基于仅在相应的时间间隔A，B，C，D，或者E内演奏的音符的长度确定的。例如，当时间间隔A的长度设定为“t”时，其余的时间间隔B，C，D，以及E都被设定为“1/2t”。
图9C示出了基于包含在乐谱信息中的每个音符的音调和长度信息而检测的频率模型(frequency models)。图9C(a)示出了包含在时间间隔A里的音符的频率模型。图9C(b)示出了包含在时间间隔B里的音符的频率模型。图9C(c)示出了包含在时间间隔C里的音符的频率模型。图9C(d)示出了包含在时间间隔D里的音符的频率模型。图9C(e)示出了包含在时间间隔E里的音符的频率模型。当多个音符信息包含在单个时间间隔内时，如图9C(a)和(d)所示，包含在每个时间间隔内的所有频率模型的总和的数值存储在存储单元50中。
图10示出了根据本发明的实施例的用于产生和校正或更新匹配模型的步骤的例子。
图10(a)，10(d)，和10(g)分别示出了在各自的时间里的PNFM。图10(b)，10(e)，和10(h)示出了在各自的时间里的CNFM。图10(c)，10(f)，和10(i)示出了在各自的时间点的ENFM。
图10(a)，10(b)，和10(c)示出了构成初始设定的匹配模型M0的频率模型。图10(d)，10(e)，和10(f)示出了构成匹配模型M1的频率模型，所述匹配模型M1是在匹配模型M0与CPFD在该时间匹配之后通过频率转换新产生的。图10(g)，10(h)，和10(i)示出了构成匹配模型M2的频率模型，所述匹配模型M2是在匹配模型M1与CPFD在上述时间之后的某一时间点匹配之后通过频率转换新产生的。
根据本发明，用于执行上述步骤的控制命令可以记录在可由电脑读取的记录介质中以使这些步骤可以在通用电脑上执行。
以上描述仅仅是关于本发明的实施例。本发明不仅限于上述实施例，可以在所附权利要求所定义的范围内对其做各种改进。例如，在实施例中所指定的每个元件的形状和结构都可以变化。
商业应用
根据本发明的乐谱跟踪方法和装置，乐谱上的演奏位置可以基于实时演奏的单音调或多音调音符的演奏信息被自动跟踪。翻页信号是在恰当的时间基于跟踪演奏位置的结果自动产生的，以使演奏者不需使用定时器或特殊的开关由他/她自己来翻页。因此，演奏者可以全心投入到演奏中。

Claims (17)

1.一种乐谱跟踪方法，包括：
第一步，从乐谱信息中检测频率模型列表，频率模型预期发生在乐谱演奏期间；
第二步，基于频率模型列表产生匹配模型，它由预期包含在当时由外部输入的音频数据中的频率成分构成；
第三步，接收外部音频数据，将音频数据转换成数字信号，并从数字信号中检测当前的演奏频率数据；
第四步，确定是否有新的频率成分包含在当前的演奏频率数据中；
第五步，当有新的频率成分包含在当前的演奏频率数据中时确定匹配模型与当前的演奏频率数据是否相匹配；以及
第六步，当在第五步中确定了匹配模型与当前的演奏频率数据相匹配时，在真实的演奏音符与乐谱音符之间产生同步信息并更新匹配模型。
2.根据权利要求1的乐谱跟踪方法，其中第一步包括：
(1-1)读取要被演奏的乐谱的信息；
(1-2)根据乐谱确定是否有要被演奏的乐器的音频信息；
(1-3)当确定了有乐器的音频信息时，从乐器的音频信息中提取包含在乐谱信息中的每个音符的音频信息并使用每个音符的音频信息的频率成分中的峰值检测频率模型列表；以及
(1-4)当确定乐器的音频信息不存在时，则提取与每种类型的乐器相应的、并包含在乐谱信息中的每个音符的谐波频率成分，然后使用谐波频率成分中的峰值来检测频率模型列表。
3.根据权利要求1的乐谱跟踪方法，其中第二步包括通过组合过去音符频率模型，以前演奏的音符的频率模型，当前音符频率模型，当前时间演奏的音符的频率模型，以及预期音符频率模型，预期在接下来演奏的音符的频率模型，而产生匹配模型。
4.根据权利要求3的乐谱跟踪方法，其中第二步包括如下步骤：
(2-1)将过去音符频率模型和当前音符频率模型设置为空，从频率模型列表中选择预期首先被演奏的频率模型，并将频率模型设置为预期音符频率模型；
(2-2)通过组合过去音符频率模型，当前音符频率模型，以及预期音符频率模型来产生匹配模型；以及
(2-3)将匹配模型的匹配时间设置为无效值。
5.根据权利要求1的乐谱跟踪方法，其中第三步包括当外部音频数据是通过麦克风接收时执行模拟到数字转换以及当外部音频数据是以音乐文件的形式接收时转换音乐文件的格式以使外部音频数据转换成数字信号。
6.根据权利要求1的乐谱跟踪方法，其中第四步包括如下步骤：
(4-1)将包含在当前时间输入的音频数据中的当前演奏频率数据，与包含在以前输入的音频数据中的前面演奏频率数据进行比较，并检测在当前时间消失的频率成分；
(4-2)从包含在匹配模型中的频率成分中清除消失的频率成分；
(4-3)将当前演奏频率数据与前面演奏频率数据进行强度和频率成分数值上的比较以确定是否新的频率成分包含在当前演奏频率数据中；以及
(4-4)当在步骤(4-3)确定新的频率成分包含在当前演奏频率数据中时，或当自从前面的匹配在新的频率成分不存在的情况下完成以来匹配模型的匹配时间已经过去时，确定新的频率成分包含在当前的演奏频率数据中。
7.根据权利要求1的乐谱跟踪方法，其中第六步包括如下步骤：
(6-1)通过组合包含在匹配模型中的过去音符频率模型以及当前音符频率模型来产生新的过去音符频率模型；
(6-2)使用包含在匹配模型中的预期音符频率模型来产生新的当前音符频率模型；
(6-3)从频率模型列表中选择预期在接下来演奏的频率模型，并将其作为新的预期音符频率模型来产生；
(6-4)通过组合新的过去音符频率模型，新的当前音符频率模型，以及新的预期音符频率模型来产生新的匹配模型；以及
(6-5)通过将匹配模型的匹配时间与从匹配模型产生时的时间点到真实匹配完成时的时间点的时间信息进行比较以确定当前的演奏节拍或速度并基于当前的演奏节拍或速度检测新的匹配模型的匹配时间。
8.根据权利要求1的乐谱跟踪方法，当在第五步中匹配模型与当前的演奏频率数据不匹配时，还包括：
第七步，从首先产生的匹配模型开始，顺序选择自产生后就没有匹配的匹配模型，并确定它们与当前的演奏频率数据是否相匹配；以及
第八步，当所选择的匹配模型与当前的演奏频率数据相匹配时，在真实的演奏音符和乐谱音符之间产生同步信息，清除除了所选择的匹配模型之外的其余匹配模型，并更新匹配模型。
9.根据权利要求8的乐谱跟踪方法，其中第八步包括如下步骤：
(8-1)通过组合包含在匹配模型中的过去音符频率模型与当前音符频率模型来产生新的过去音符频率模型；
(8-2)使用包含在匹配模型中的预期音符频率模型来产生新的当前音符频率模型；
(8-3)从频率模型列表中选择预期在接下来演奏的频率模型，并将其作为新的预期音符频率模型来产生；
(8-4)通过组合新的过去音符频率模型，新的当前音符频率模型，以及新的预期音符频率模型来产生新的匹配模型；以及
(8-5)通过将匹配模型的匹配时间与从匹配模型产生时的时间点到真实匹配完成时的时间点的时间信息进行比较以确定当前的演奏节拍或速度并基于当前的演奏节拍或速度检测新的匹配模型的匹配时间。
10.根据权利要求1的乐谱跟踪方法，当直到匹配模型的匹配时间过去，匹配模型与当前的演奏频率数据也不匹配时，还包括第九步，增加包括频率模型的新的匹配模型，它包含在频率模型列表中并且预期在预期音符频率模型演奏之后的下一个时间点上演奏。
11.根据权利要求10的乐谱跟踪方法，其中第九步包括如下步骤：
(9-1)使用包含在匹配模型中的过去音符频率模型来产生新的过去音符频率模型；
(9-2)使用包含在匹配模型中的当前音符频率模型来产生新的当前音符频率模型；
(9-3)从频率模型列表中选择预期在下一个时间点演奏的频率模型并将所选择的频率模型作为新的预期音符频率模型来产生；
(9-4)通过组合新的过去音符频率模型，新的当前音符频率模型，以及新的预期音符频率模型来产生新的匹配模型；以及
(9-5)相对于现有匹配模型基于节拍信息检测新的匹配模型的匹配时间。
12.根据权利要求11的乐谱跟踪方法，其中在自产生后就没有匹配的匹配模型的数量超过了预定的极限值时，第九步结束，不增加新的匹配模型。
13.一种可由电脑读取的记录介质，该记录介质是由电脑驱动的，执行权利要求1到12中的任一个方法的控制命令记录在所述记录介质中以使该方法能够被执行。
14.一种自动跟踪在乐谱中的演奏位置的电脑可执行方法，包括：
第一步，接收执行命令；
第二步，响应于执行命令从要被演奏的乐谱信息中检测频率模型列表，频率模型预期发生在音乐演奏期间；
第三步，分析或分解数字信号的频率成分，所述数字信号是在外部演奏并通过电脑的音频输入单元接收的，或者是在电脑中复制或再现的；
第四步，在音乐演奏过程中基于第二步中所检测的频率模型列表产生预期在当前的时间发生的频率成分的匹配模型；
第五步，将在第三步中分析或分解的频率成分与在第四步中产生的匹配模型进行比较以跟踪当前的演奏位置。
15.一种乐谱跟踪装置，包括：
数字信号输入单元，接收外面演奏的音乐并将其转换为数字信号；
频率分析仪，从数字信号中提取频率成分；
乐谱信息输入单元，输入乐谱信息，所述乐谱信息包括包含在要被演奏的乐谱中的每个音符的音调和长度信息；
频率建模单元，通过根据乐谱信息执行频率建模检测音符的频率模型，当有新的音符要被演奏时，所述音符在每个时间点上同时被演奏，并且频率建模单元产生频率模型列表；
存储单元，存储并管理所产生的频率模型列表；
演奏位置确定器，从频率分析仪中接收当前演奏的数字信号的频率成分并对接收的频率成分和存储在存储单元中的频率模型列表执行匹配操作以确定当前的演奏位置；以及
确定结果输出单元，将演奏位置确定器的结果提供给用户。
16.根据权利要求15的乐谱跟踪装置，其中演奏位置确定器在演奏过程中基于存储在存储单元里的频率模型列表产生预期在当前时间发生的频率成分的匹配模型；并对通过频率分析仪所接收的当前演奏的数字信号的频率成分与匹配模型执行匹配操作。
17.根据权利要求14或15的乐谱跟踪装置，其中演奏位置确定器检测以前时间演奏的音符的频率模型，当前时间演奏的音符的频率模型，以及预期在下一时间演奏的音符的频率模型，并通过组合这些频率模型产生匹配模型。
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