基于測度學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的鋼琴樂譜難度等級(jí)識(shí)別

郭龍偉，關(guān)欣，李鏘

雖然互聯(lián)網(wǎng)中存在海量的鋼琴樂譜資源，但其難易程度不一，對(duì)于業(yè)余和初級(jí)樂器學(xué)習(xí)者來說，由于缺乏專業(yè)知識(shí)和指導(dǎo)，難以有效地找到與自身學(xué)習(xí)難度匹配的樂譜來學(xué)習(xí)。專業(yè)音樂學(xué)習(xí)者一般依據(jù)固定進(jìn)階教材，但缺乏個(gè)性化、靈活的學(xué)習(xí)方案。此外，一些經(jīng)典但難度高的樂譜，會(huì)有諸多簡化版本存在。因此，有必要對(duì)海量的鋼琴樂譜資源的難度等級(jí)進(jìn)行區(qū)分。

現(xiàn)在絕大部分樂譜難度等級(jí)仍然依賴于專業(yè)人士主觀判斷。對(duì)于海量的數(shù)字樂譜，人工判斷難度等級(jí)會(huì)是一個(gè)耗時(shí)耗力的巨大工程。人工主觀判斷也很難穩(wěn)定、可靠地把握每個(gè)難度等級(jí)之間的區(qū)別，尤其對(duì)于多類別問題。不同的人對(duì)于同一首樂譜可能會(huì)給出不同的難度等級(jí)，甚至對(duì)于同一首樂譜，同一個(gè)人在不同的時(shí)間也會(huì)給出不同的難度等級(jí)。因此，自動(dòng)識(shí)別樂譜難度等級(jí)的系統(tǒng)具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。

為網(wǎng)絡(luò)中存在的數(shù)字樂譜提供難度等級(jí)標(biāo)簽將會(huì)大大提高尋找合適難度等級(jí)樂譜的效率，并能提高音樂網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)。通常研究中將樂譜難度識(shí)別歸為模式分類問題，從符號(hào)樂譜中定義并提取難度相關(guān)特征，利用分類思想實(shí)現(xiàn)樂譜難度等級(jí)的識(shí)別。下面將針對(duì)不同的技術(shù)來回顧鋼琴樂譜難度等級(jí)識(shí)別領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。

Shih-Chuan Chiu等[1]最先開始鋼琴樂譜難度等級(jí)識(shí)別研究。由于鋼琴樂譜難度識(shí)別是一個(gè)相對(duì)較新的研究問題，現(xiàn)有的符號(hào)音樂特征(symbolic music feature)較少直接用于難度等級(jí)識(shí)別。所以他們首先定義8個(gè)與樂譜難度密切相關(guān)的特征，將此8個(gè)難度相關(guān)特征與語義特征一起作為特征空間。后用特征選擇算法ReliefF[2]按照特征重要程度(即各個(gè)特征對(duì)難度等級(jí)的辨別能力大小)分配權(quán)值，選擇權(quán)值最大的10個(gè)特征作為后續(xù)實(shí)現(xiàn)難度等級(jí)識(shí)別的特征空間。最終用3個(gè)回歸算法：多元線性回歸、逐步回歸[3]、支持向量回歸[4]實(shí)現(xiàn)難度等級(jí)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)中，支持向量回歸算法得到最好的效果，其R2統(tǒng)計(jì)量為39.9%[3]。

Véronique Sébastien 等[5]也將樂譜難度等級(jí)識(shí)別看作分類問題，他們利用無監(jiān)督的聚類算法實(shí)現(xiàn)樂譜難度等級(jí)識(shí)別。首先定義7個(gè)難度相關(guān)特征，這些特征從MusicXML格式[6]樂譜文件提取。之后用主成分分析 (principal component analysis，PCA)將特征投影到低維空間，以降低特征維數(shù)。然后，用分層聚類(hierarchical clustering)[7]將樂譜聚成3類，即3個(gè)難度類別。

總的來說，無論是多元線性回歸還是逐步回歸都假設(shè)特征與難度等級(jí)之間為線性關(guān)系，此假設(shè)過于簡化特征與難度等級(jí)之間的實(shí)際關(guān)系。而支持向量回歸雖然可實(shí)現(xiàn)非線性擬合，但擬合結(jié)果尚不令人滿意。與有監(jiān)督算法相比，非監(jiān)督算法，如分層聚類，雖能充分利用特征與難度等級(jí)之間的自然分布關(guān)系，但無法利用已有的難度等級(jí)標(biāo)簽作為先驗(yàn)知識(shí)提高識(shí)別效果。例如，實(shí)驗(yàn)中，原始樂譜數(shù)據(jù)是4個(gè)類別，Véronique Sébastien經(jīng)過PCA降維，應(yīng)用聚類算法，最終僅得到3個(gè)難度類別。

在現(xiàn)有有監(jiān)督的回歸擬合算法識(shí)別鋼琴樂譜難度等級(jí)的研究中，支持向量回歸有最好的擬合效果(其R2統(tǒng)計(jì)量值為39.9%)。但支持向量回歸，更適合逼近、擬合連續(xù)分布數(shù)據(jù)，對(duì)于此離散類別的分類問題能力有限。所以本文利用一種與支持向量回歸算法原理相近，但更適用于解決分類問題的支持向量機(jī)分類算法實(shí)現(xiàn)數(shù)字鋼琴樂譜難度等級(jí)識(shí)別。

1 支持向量機(jī)理論

SVM是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法[8]。SVM已廣泛應(yīng)用于紋理分類 (texture classification)[9]、文本分類[10]、人臉識(shí)別[11]、語音識(shí)別[12]等各個(gè)領(lǐng)域。理論和實(shí)踐證明，SVM對(duì)噪聲和離群點(diǎn)魯棒性好，泛化能力強(qiáng)，經(jīng)過擴(kuò)展可解決多分類問題[8]。

SVM實(shí)現(xiàn)分類的關(guān)鍵是核函數(shù)，利用核函數(shù)[13]可以將低維線性不可分的問題轉(zhuǎn)化到高維空間實(shí)現(xiàn)線性可分，同時(shí)避免因維數(shù)增加而導(dǎo)致過大的計(jì)算量。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)(linear kernel function)、多項(xiàng)式核函數(shù) (polynomial kernel function)、高斯徑向基核函數(shù)(Gauss radical basis kernel function，GRB)等[13]。由于本研究問題的特征數(shù)目遠(yuǎn)小于樣本數(shù)目，并且為降低分類模型的參數(shù)復(fù)雜度，本文考慮采用高斯徑向基核函數(shù)。

然而傳統(tǒng)的基于高斯徑向基核函數(shù)的SVM(GRB-SVM)算法假設(shè)特征不相關(guān)且權(quán)重相同，即不能根據(jù)特征對(duì)難度等級(jí)的貢獻(xiàn)度差別對(duì)待。而在本應(yīng)用問題中，特征對(duì)難度區(qū)分的貢獻(xiàn)度不同。為彌補(bǔ)GRB-SVM不能根據(jù)特征重要程度差別對(duì)待的不足，本文結(jié)合測度學(xué)習(xí)(metric learning)理論，充分利用訓(xùn)練樂譜中關(guān)于難度等級(jí)的先驗(yàn)知識(shí)，從帶難度等級(jí)標(biāo)簽的樂譜特征空間中有監(jiān)督地學(xué)習(xí)到能更好區(qū)分鋼琴難度的投影矩陣，保留特征之間的相關(guān)關(guān)系，從而利用該矩陣改進(jìn)高斯徑向基核函數(shù)，提出一種測度學(xué)習(xí)支持向量機(jī)分類算法——ML-SVM算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)字鋼琴樂譜難度等級(jí)識(shí)別。

2 算法原理與算法描述

本文提出的ML-SVM樂譜難度識(shí)別算法主要包括以下3部分：基于測度學(xué)習(xí)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中有監(jiān)督的學(xué)習(xí)到能增加鋼琴樂譜難度區(qū)分度的投影矩陣；得到新的距離測度，并利用該測度改進(jìn)高斯徑向基核函數(shù)，建立ML-SVM算法模型；最后利用網(wǎng)格搜索算法得到核函數(shù)參數(shù)的最優(yōu)組合，建立分類模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)字鋼琴樂譜難度等級(jí)的識(shí)別。MLSVM樂譜難度識(shí)別算法框圖，如圖1所示。

圖1 ML-SVM算法的框圖Fig. 1 The frame chart of ML-SVM algorithm

2.1 特征空間的建立

為獲取更多的鋼琴樂譜難度相關(guān)特征，本文采用文獻(xiàn)[1]與文獻(xiàn)[5]中的難度相關(guān)特征作為本文的特征空間。所以本文中的特征空間包括：文獻(xiàn)[1]中除指法復(fù)雜度(屬于樂譜標(biāo)注層面信息，MIDI樂譜中不包含此信息)，調(diào)號(hào)(key signature是元標(biāo)簽信息)之外的全部難度和語義特征；文獻(xiàn)[5]中除去指法特征(同樣屬于標(biāo)注層面特征)的全部特征，共22個(gè)特征，組成一個(gè)22維的特征向量來表示MIDI樂譜。

2.2 測度學(xué)習(xí)得到距離測度DM，改進(jìn)GRB核函數(shù)

由于傳統(tǒng)的SVM算法無法根據(jù)特征對(duì)類別的辨別能力差別對(duì)待，所以本文考慮利用測度學(xué)習(xí)從訓(xùn)練樂譜中有監(jiān)督地學(xué)習(xí)到一個(gè)投影矩陣，充分考慮特征對(duì)難度等級(jí)的貢獻(xiàn)度，為特征分配不同的權(quán)重，進(jìn)而得到新的距離測度DM，改進(jìn)原始高斯徑向基核函數(shù)，改進(jìn)后的高斯徑向基核函數(shù)為

通過矩陣M，依據(jù)特征對(duì)難度等級(jí)的區(qū)別能力及特征之間的相關(guān)關(guān)系，將特征投影到一個(gè)類別區(qū)分度更高的空間[14]。DM的構(gòu)建及投影矩陣M)的學(xué)習(xí)過程如下。

本算法的關(guān)鍵在于找到最佳的特征投影矩陣L。考慮用變換矩陣(n表示特征的維數(shù))實(shí)現(xiàn)特征投影：

為避免求均方并保證距離為正值，取距離的平方并用矩陣形式表示，則新的距離測度DM為

2.3 ML-SVM算法

構(gòu)造決策函數(shù)：

依據(jù)決策函數(shù)可以得到待分類樂譜x所屬類別[8]。其中α是拉格朗日系數(shù)，C是錯(cuò)誤分類的懲罰參數(shù)，kM是改進(jìn)后的高斯徑向基核函數(shù)，核函數(shù)表達(dá)式中的是測度學(xué)習(xí)得到的距離測度。

另外，原始SVM是二分類的，本文采用一對(duì)余(one versus rest)方法[8,16]將 ML-SVM擴(kuò)展到多分類。主要思想是：對(duì)于一個(gè)m類分類問題，通過建立m個(gè)二分類ML-SVM模型，每一個(gè)ML-SVM模型需要訓(xùn)練所有的訓(xùn)練樣本，但訓(xùn)練樣本中只將某一個(gè)類別記為正，其余所有類別記為負(fù)。對(duì)于待識(shí)別的樣本，依次調(diào)用訓(xùn)練好的m個(gè)ML-SVM模型，計(jì)算它在各個(gè)ML-SVM模型中決策函數(shù)的值，選擇決策函數(shù)值最大的ML-SVM模型給出的類別，作為待識(shí)別樂譜難度類別。

3 實(shí)驗(yàn)

本文算法全部用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)，所用的計(jì)算機(jī)環(huán)境為32位Windows 7操作系統(tǒng)，內(nèi)置Intel I5-4200M處理器和4 GB的內(nèi)存。

在實(shí)驗(yàn)中，為更好地評(píng)估本文提出的ML-SVM算法的分類性能和泛化能力，在9類和4類難度兩個(gè)樂譜數(shù)據(jù)集中，將ML-SVM算法與邏輯回歸、基于線性核函數(shù)的SVM、基于多項(xiàng)式核函數(shù)的SVM、基于原始高斯徑向基核函數(shù)的SVM(均用one versus rest擴(kuò)展到多分類)算法以及結(jié)合主成分分析的各個(gè)SVM算法進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，以識(shí)別準(zhǔn)確率作為算法性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)。每個(gè)實(shí)驗(yàn)獨(dú)立重復(fù)5次，并用五折交叉驗(yàn)證，取平均準(zhǔn)確率作為最終識(shí)別準(zhǔn)確率。同時(shí)為更全面評(píng)估識(shí)別算法性能，也給出各個(gè)算法結(jié)果的90%置信區(qū)間。

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

鋼琴樂譜數(shù)據(jù)集采用包含音高、節(jié)拍、時(shí)間、和弦、速度和信道等鋼琴樂譜信息的MIDI格式數(shù)字樂譜文件[17]。MIDI文件小，易于獲得。為和現(xiàn)有的研究作對(duì)比，我們采用了文獻(xiàn)[1]中包含9個(gè)難度等級(jí)，共176個(gè)MIDI文件的數(shù)據(jù)集。

另外考慮到實(shí)際鋼琴學(xué)習(xí)與教學(xué)中很多情況會(huì)將樂譜分為4個(gè)難度等級(jí)，大量音樂網(wǎng)站也普遍提供 4 個(gè)難度等級(jí) (easy，beginner，intermediate，advanced)的數(shù)字樂譜，所以為更好地評(píng)估本文算法的可拓展性，切合實(shí)際應(yīng)用情況，我們還從大型音樂網(wǎng)站8notes[18]收集到400首MIDI樂譜組成有4個(gè)難度等級(jí)的數(shù)據(jù)集，每一個(gè)難度等級(jí)有100個(gè)MIDI樂譜。為書寫及引用方便，9個(gè)難度等級(jí)的數(shù)據(jù)集簡稱為NineS數(shù)據(jù)集，4個(gè)難度等級(jí)的數(shù)據(jù)集簡稱為FourS數(shù)據(jù)集。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

特征提取后，一些特征對(duì)應(yīng)的值較大，而另一些特征對(duì)應(yīng)的值較小，甚至相差超過兩個(gè)數(shù)量級(jí)，為避免數(shù)值較大的特征對(duì)整體分類的影響，利用Min-Max歸一化方法：

將特征向量歸一化到[0, 1]。其中min和max分別表示特征的最小和最大值，表示特征經(jīng)過歸一化處理后的特征。

3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

仿真試驗(yàn)中，將ML-SVM算法與邏輯回歸(logistic regression，LR)[19]，基于線性核函數(shù)的 SVM(記為L-SVM)，基于多項(xiàng)式核函數(shù)的SVM(記為PSVM)和基于高斯徑向基核函數(shù)的SVM算法(記為GRB-SVM)[16,20-21]進(jìn)行對(duì)比。每個(gè)實(shí)驗(yàn)獨(dú)立重復(fù)5次，每次用5折交叉驗(yàn)證，取平均準(zhǔn)確率作為分類性能指標(biāo)，同時(shí)計(jì)算出結(jié)果的90%置信區(qū)間。

各個(gè)SVM算法中核函數(shù)參數(shù)利用網(wǎng)格搜索算法[22]，在 2–10～210內(nèi)，以步長 0.5，5 折交叉驗(yàn)證尋找最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置。其中L-SVM，P-SVM(多項(xiàng)式階數(shù)d=3)只需優(yōu)化懲罰因子C，GRB-SVM與MLSVM需要優(yōu)化懲罰因子C與核函數(shù)參數(shù)g(g =)的最優(yōu)組合。最終的最優(yōu)參數(shù)組合如表1所示。

表1 各個(gè)算法的最優(yōu)參數(shù)組合Table 1 Optimal parameter combination of each algorithm

表2給出了本文提出的ML-SVM算法與LR、L-SVM、P-SVM、GRB-SVM算法在NineS數(shù)據(jù)集和FourS數(shù)據(jù)集中的識(shí)別準(zhǔn)確率及結(jié)果的90%置信區(qū)間。從表2中可以看出，在兩個(gè)數(shù)據(jù)集上，本文提出的ML-SVM算法，識(shí)別準(zhǔn)確率最高，分別達(dá)到68.74%和84.67%。兩個(gè)數(shù)據(jù)集中，本文提出的算法最終識(shí)別準(zhǔn)確率均高于GRB-SVM算法，尤其在FourS數(shù)據(jù)集中，本文所提算法得到84.67%的識(shí)別準(zhǔn)確率，相對(duì)75.63%的GRB-SVM，識(shí)別準(zhǔn)確率有較大提高。且更窄的置信區(qū)間表明結(jié)果更穩(wěn)定、顯著。基于線性核函數(shù)的SVM(L-SVM)一直表現(xiàn)欠佳，在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中識(shí)別效果不如邏輯回歸(LR)，基于多項(xiàng)式核函數(shù)的SVM(P-SVM)表現(xiàn)良好，在FourS數(shù)據(jù)集中識(shí)別效果僅次于本文算法。

表2 各算法的識(shí)別準(zhǔn)確率及90%置信區(qū)間Table 2 Recognition accuracy and 90% confidence interval of each algorithm %

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提算法的有效性，我們將ML-SVM算法與另一種主要用來實(shí)現(xiàn)特征降維的投影算法——主成分分析結(jié)合SVM的分類準(zhǔn)確率進(jìn)行對(duì)比。在對(duì)原始特征數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA處理時(shí)，保留原始特征95%信息量的投影特征。PCA投影處理后，最終NineS數(shù)據(jù)集中的特征降到13維，而FourS數(shù)據(jù)集的特征降到8維。之后再用基于各個(gè)核函數(shù)的SVM算法對(duì)PCA降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。從表中可以看出，原始特征數(shù)據(jù)經(jīng)過PCA處理后，最終各個(gè)SVM的分類準(zhǔn)確率都有所提高。這是因?yàn)樵继卣鲾?shù)據(jù)經(jīng)過PCA投影、降維之后，可以有效減少混疊以及冗余信息，進(jìn)而提高最終分類的準(zhǔn)確率。

表3 PCA處理后，各算法的識(shí)別準(zhǔn)確率Table 3 After features are processed by PCA, each SVM algorithm’s recognition accuracy in two data sets %

雖然原始特征數(shù)據(jù)經(jīng)過PCA投影、降維處理后，利用GRB-SVM分類的準(zhǔn)確率較之前有所提高，但分類準(zhǔn)確率與本文提出的ML-SVM算法仍有差距，尤其在FourS數(shù)據(jù)集中，ML-SVM仍有較大優(yōu)勢，這也再次驗(yàn)證了本文提出的ML-SVM算法是有效的。

4 結(jié)束語

針對(duì)現(xiàn)有鋼琴樂譜難度分類主要由人工方式完成，效率不高，區(qū)別于傳統(tǒng)將樂譜難度等級(jí)識(shí)別歸結(jié)為回歸問題，本文直接將其建模為基于支持向量機(jī)的分類問題。并結(jié)合鋼琴樂譜分類主觀性強(qiáng)、特征之間普遍存在相關(guān)性等特點(diǎn)，利用測度學(xué)習(xí)改進(jìn)高斯徑向基核函數(shù)，從而提出一種測度學(xué)習(xí)支持向量機(jī)分類算法——ML-SVM算法。經(jīng)過在9類和4類難度兩個(gè)樂譜數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文所提算法的識(shí)別準(zhǔn)確率優(yōu)于現(xiàn)有算法，且有效提高了基于高斯徑向基核函數(shù)SVM的分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，利用測度學(xué)習(xí)理論，保留特征之間的相關(guān)關(guān)系，更適合樂譜難度識(shí)別數(shù)據(jù)與分布特點(diǎn)，并能夠有效識(shí)別算法的性能。未來的工作可以考慮應(yīng)用半監(jiān)督算法，以充分利用大量無難度標(biāo)簽數(shù)據(jù)，預(yù)期將會(huì)大大提高分類器的訓(xùn)練效果，進(jìn)而提高算法的識(shí)別準(zhǔn)確率。

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