随着生活水平的提高,人们越来越注重音乐素养的培养,钢琴作为乐器之王深受人们的喜爱。对于钢琴初学者而言,往往无法得知自己弹奏过程中出现的错误,此时若有一项技术,能够对钢琴弹奏生成的音频文件进行识别,并与标准的电子乐谱进行比对,指出弹奏错误的音符,必然具有重要的实用价值和广阔的应用前景。钢琴乐音识别作为模式识别技术的一个分支,在近年兴起的机器学习技术促进下,发展迅速。本文将传统的时频域音频分析技术与卷积神经网络识别技术相结合,对钢琴弹奏音乐的识别与纠错技术进行了研究,具体工作如下:首先,对音频文件进行时频域分析,设计端点检测算法识别每个音符的起止点,分割得到单个音符,并绘制其声谱图。针对传统的双门限端点检测算法过于依赖阈值的缺点,提出了一种基于短时能量差的端点检测算法,通过寻找短时能量差峰值以确定音符的起点,设计两层判断以确定每个起点对应的终点,减小了对阈值的依赖,并提高了算法的准确率。然后,绘制每个音符的声谱图,横轴为时间,纵轴为频率,图中点的色调或灰度值表示给定频率成分在给定时刻的强弱,同时直观地反映了音频的时频域信息。接着设计了一个卷积神经网络,并构建数据集进行训练。实验证明,通过基于音符声谱图的分类与识别方法,音符识别可达到93.5%的准确率。最后通过研究分析MIDI文件的基本原理,设计算法读取MIDI文件中的标准信息,并将其与前两步中识别得到的时值和音高信息进行比对,完成弹奏音乐的纠错。