徐曉蕾

摘? 要： 為準(zhǔn)確評價電子音樂音質(zhì)，采用層次分析法構(gòu)建電子音樂音質(zhì)評價指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)將電子音樂音質(zhì)評價作為目標(biāo)層，將聲源特性、音響器材的信號特征、聲場特性、聽覺特性和立體感作為準(zhǔn)則層，將16個音質(zhì)評價元素作為方案層，根據(jù)電子音樂音質(zhì)評價指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)各層次間元素的從屬關(guān)系或并列關(guān)系，構(gòu)建電子音樂音質(zhì)判斷矩陣。一致性檢驗判斷矩陣，若不一致性比率小于0.1，說明判斷矩陣不一致性比率在規(guī)定范圍內(nèi)，反之，再次構(gòu)建新的判斷矩陣。根據(jù)一致性檢驗，通過判斷矩陣的最大特征值歸一化后特征向量分量，獲取電子音樂音質(zhì)評價指標(biāo)體系各層元素的權(quán)重，采用電子音樂音質(zhì)評價元素權(quán)重和專家評分，評價電子音樂音質(zhì)。應(yīng)用實例結(jié)果表明，采用層次分析法能獲取各電子音樂音質(zhì)評價元素對音質(zhì)的影響權(quán)重，得到準(zhǔn)確的電子音樂音質(zhì)評價結(jié)果。

關(guān)鍵詞： 電子音樂音質(zhì)評價體系; 層次分析法; 音質(zhì)判斷矩陣構(gòu)建; 一致性檢驗; 音質(zhì)影響權(quán)重計算; 音質(zhì)評價

中圖分類號： TN911.1?34; TM933? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）11?0136?04

Electronic music acoustic quality evaluation based on AHP

XU Xiaolei

（Wuchang Shouyi University， Wuhan 430064， China）

Abstract： For the accurate evaluation of electronic music acoustic quality， the AHP （analytic hierarchy process） is used to construct the structure of electronic music acoustic quality evaluation index system. In the structure， the electronic music acoustic quality evaluation is taken as the target layer， the acoustic source characteristics， the signal characteristics of audio equipment， the acoustic field characteristics， the auditory characteristics and the stereo feeling are taken as the criterion layer， and the 16 acoustic quality evaluation elements are taken as the scheme layer. An electronic music acoustic quality judgment matrix is constructed according to the subordination or parallel relationship of the elements between each level of the structure of electronic music acoustic quality evaluation index system. And then， the judgment matrix is subjected to check consistency. If the inconsistency ratio is less than 0.1， the inconsistency ratio of the judgment matrix is within the specified range. Otherwise， a new judgment matrix is constructed again. According to the check consistency， the element weight of each layer of the electronic music acoustic quality evaluation index system is obtained by the eigenvector component of the normalized maximum eigenvector of the judgment matrix. The weight of electronic music acoustic quality evaluation element and expert rating are adopted to evaluate the electronic music acoustic quality. The application examples show that the proposed system with AHP can obtain the influence weight of each electronic music acoustic quality evaluation element on the acoustic quality， and obtain the accurate electronic music acoustic quality evaluation result.

Keywords： electronic music acoustic quality evaluation system; AHP; acoustic quality judgment matrix construction; check consistency; acoustic quality influence weight computation; acoustic quality evaluation

0? 引? 言

音樂藝術(shù)逐漸從獨立音樂元素發(fā)展為多元化的融合藝術(shù)，電子音樂是集科學(xué)技術(shù)與音樂藝術(shù)為一體的新型音樂類型，逐漸成為世界流行趨勢下音樂領(lǐng)域不可或缺的角色。

電子音樂不斷發(fā)展，逐漸成為一個龐大的電子音樂體系，且隨著手機、音序器、電子樂器和錄音設(shè)備等的逐漸普及和快速發(fā)展，使電子音樂體系中的樂器逐漸增多。電子音樂音質(zhì)評價是評價電子音樂制作優(yōu)劣程度的重要指標(biāo)，當(dāng)前存在多種電子音樂音質(zhì)評價方法[1]，如基于灰色關(guān)聯(lián)度的電子音樂音質(zhì)評價法和基于殘差平方和的電子音樂音質(zhì)評價法。采用灰色關(guān)聯(lián)度法評價電子音樂音質(zhì)僅能得到影響電子音樂音質(zhì)因素間的關(guān)聯(lián)度，無法得到各因素對電子音樂音質(zhì)影響的程度;采用殘差分析電子音樂音質(zhì)評價要找到待評價電子音樂音質(zhì)與參考音質(zhì)的相似度，通常需計算待評價電子音樂音質(zhì)與參考音質(zhì)間指標(biāo)的殘差以及所有指標(biāo)的殘差平方和，通過計算音質(zhì)相似程度評價電子音樂音質(zhì)結(jié)果，誤差較大。

層次分析法是將決策問題按總目標(biāo)、評價準(zhǔn)則和具體方案分解為不同層次結(jié)構(gòu)[2?3]，采用計算判斷矩陣特征向量的方法，得到各層元素相對上層某元素的權(quán)重，根據(jù)權(quán)重判斷各因素對目標(biāo)評價的重要性。

本文采用層次分析法評價電子音樂音質(zhì)，將影響電子音樂音質(zhì)的多種元素分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層。計算方案層各電子音樂音質(zhì)影響元素在不同準(zhǔn)則及總目標(biāo)下的權(quán)重，根據(jù)該權(quán)重計算目標(biāo)層電子音樂音質(zhì)得分，評價電子音樂音質(zhì)。

1? 電子音樂音質(zhì)評價

1.1? 基于層次分析法的電子音樂音質(zhì)評價指標(biāo)體系

為實現(xiàn)評價電子音樂音質(zhì)的目標(biāo)，結(jié)合電子音樂音質(zhì)特點，將電子音樂音質(zhì)評價分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和方案層，且上層次元素支配下層元素[4?5]。目標(biāo)層A為電子音樂音質(zhì);準(zhǔn)則層B包括電子音樂音質(zhì)聲源特性、音響器材的信號特征、聲場特性、聽覺特性和立體感評價指標(biāo);準(zhǔn)則層中各指標(biāo)又細(xì)分為多個音質(zhì)影響元素，即構(gòu)成方案層?；趯哟畏治龇ǖ碾娮右魳芬糍|(zhì)評價指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

音源特性是電子音樂的主要特點，是評價電子音樂音質(zhì)優(yōu)劣的關(guān)鍵指標(biāo)，可從電子音樂的聲壓、頻率、頻譜以及響度評價電子音樂音質(zhì)。音響器材信號特征影響電子音樂的失真度、立體分辨度、信噪比以及瞬時特性，電子音樂失真會出現(xiàn)聲音發(fā)硬、發(fā)炸結(jié)果，嚴(yán)重影響電子音樂品質(zhì)[6]，且信噪比越高電子音樂含有的噪聲越大，因此，從以上幾點評價電子音樂音質(zhì)。聽覺特性影響電子音樂音質(zhì)從可聽范圍和聽感分析，聽感范圍是電子音樂的聲音傳播范圍，傳播越廣說明電子音樂音質(zhì)越好。電子音樂立體感從電子音樂的人耳感知聲音的方向感和層次感評價電子音樂質(zhì)量。

1.2? 構(gòu)建判斷矩陣與一致性檢驗

根據(jù)圖1所示的電子音樂音質(zhì)評價指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)，得到各層次間元素的從屬關(guān)系或并列關(guān)系，據(jù)此構(gòu)建電子音樂音質(zhì)判斷矩陣。判斷矩陣是層次中元素的兩兩相對重要性比較矩陣[7?9]，相對重要性比較常采用兩兩比較法，采用如表1所示的1～9標(biāo)度法對兩元素成對比較。

比較電子音樂音質(zhì)評價指標(biāo)體系準(zhǔn)則層中各指標(biāo)兩兩重要程度[10]，得到如式（1）所示的準(zhǔn)則層判斷矩陣：

[A=aijn×n=a11a12…a1na21a22…a2n????an1an2…ann] （1）

式中[aij]表示準(zhǔn)則層[Bi]和[Bj]相對電子音樂音質(zhì)[A]的重要指標(biāo)度。

方案層中各電子音樂音質(zhì)相對準(zhǔn)則層的重要性判斷依據(jù)為右側(cè)判斷矩陣[11]，判斷矩陣中數(shù)值為電子音樂專家綜合分析給出的結(jié)果。

層次分析法中需對電子音樂音質(zhì)判斷矩陣一致性檢驗，[λmax]為電子音樂音質(zhì)判斷矩陣的最大特征根，[λmax=1ni=1n（AU）iUi]，[U]為判斷矩陣最大特征值歸一化后特征向量，層次分析法將一致性指標(biāo)CI定義如下：

[CI=λmax-nn-1] （2）

式中[n]為判斷矩陣維數(shù)。

當(dāng)[CI]值為0時，說明該判斷矩陣具有一致性，[CI]值越大表明判斷矩陣不一致性越強[12]。為控制判斷矩陣不一致程度在合理范圍，針對階數(shù)大于3的判斷矩陣，引入平均隨機一致性指標(biāo)[RI]，[RI]取值如表2所示，采用[CI]與[RI]比值一致性比率[CR]表示判斷矩陣不一致性程度，不一致性比率計算公式為：

[CR=CIRI] （3）

當(dāng)不一致性比率[CR<]0.1時，說明判斷矩陣不一致性比率在規(guī)定范圍內(nèi)，將判斷矩陣歸一化處理向量作為權(quán)向量。若判斷矩陣不一致性比例比率未在規(guī)定范圍內(nèi)，則應(yīng)再次構(gòu)建新的判斷矩陣。

1.3? 音質(zhì)評價得分計算

采用層次分析法評價電子音樂音質(zhì)核心的計算過程是計算判斷矩陣的最大特征根和特征向量[13]。電子音樂音質(zhì)評價指標(biāo)體系各層元素的權(quán)重可通過各層判斷矩陣的最大特征值歸一化后特征向量分量獲得：

[AU=λmaxUi] （4）

將特征向量各分量歸一化處理，得到：

[i=1nUi=1]? ?（5）

根據(jù)式（5）獲取準(zhǔn)則層各元素相對目標(biāo)層權(quán)重以及方案層相對準(zhǔn)則層權(quán)重[14]，得到方案層各元素相對目標(biāo)層權(quán)重：

[UPi=j=1mUPBijUBj]? ?（6）

式中：[UPi]是方案層第[i]個元素[Pi]對目標(biāo)層的權(quán)重;[UPBij]是方案層元素[Pi]相對準(zhǔn)則層第[j]個元素[Bj]的權(quán)重;[UBj]為準(zhǔn)則層元素[Bj]相對目標(biāo)層權(quán)重。

根據(jù)獲取權(quán)重結(jié)果和專家評分，電子音樂音質(zhì)評價結(jié)果為：

[Z=1ni=1mUij=1nFij]? ? （7）

式中：[Z]表示電子音樂音質(zhì)評價結(jié)果;[n]為參與音質(zhì)評價的專家人數(shù);[Fij]是第[j]個專家對指標(biāo)[i]的評價結(jié)果;[Ui]為各電子音樂音質(zhì)權(quán)重。

根據(jù)計算出的電子音樂音質(zhì)評價結(jié)果，參考表3評價電子音樂音質(zhì)[15]。

2? 應(yīng)用實例

實驗以某首電子音樂歌曲為研究對對象，由于電子音樂歌曲時間較長，部分時間為空白片段，因此，從該歌曲中截取某段音樂音頻用作音質(zhì)評價使用，評價截取部分電子音樂音質(zhì)。

2.1? 構(gòu)造音頻音質(zhì)判斷矩陣

依照圖1所示基于層次分析法的電子音樂音質(zhì)評價體系結(jié)構(gòu)，邀請電子音樂制作專家評判電子音樂音質(zhì)評價體系準(zhǔn)則層中5個評價指標(biāo)的重要程度，并將各指標(biāo)按相對重要性給予一定權(quán)重，采用表1所示的1～9標(biāo)度法建立電子音樂音質(zhì)評價目標(biāo)層到準(zhǔn)則層判斷矩陣[RAB]，該判斷矩陣各元素值如下所示：

[RAB=1151413351129411273121215131917151] （8）

2.2 指標(biāo)權(quán)重計算和一致性檢驗

采用層次分析法計算得到準(zhǔn)則層指標(biāo)權(quán)重[UB]為[UB=（0.082 5，0.358 5，0.328 5，0.191 2，0.037 9）]。從該權(quán)重結(jié)果可知，聲源特性（0.082 5）是評價電子音樂質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，其次是音響器材的信號特性，因此，可從提高電子音樂的聲源特性上增強電子音樂音質(zhì)。判斷矩陣最大特征根[λmax=]5.053 7，一致性檢驗得到判斷矩陣不一致比率為0.012 1，該值小于0.1，表示該判斷矩陣具有顯著水平，符合一致性檢驗需求。

2.3? 音質(zhì)評估

根據(jù)上述過程完成一致性檢驗后，確定該判斷矩陣符合一致性檢驗的需求。運用式（6）計算方案層各個元素的權(quán)重，計算結(jié)果如表4所示。

結(jié)合表4權(quán)重結(jié)果和專家對該電子音樂音質(zhì)評價，通過式（7）計算得到電子音樂音質(zhì)評價結(jié)果，評價結(jié)果如圖2所示。

從圖2可知，該段電子音樂準(zhǔn)則層聲壓、頻率、頻譜和響度元素的音質(zhì)評價得分分別為92分、89分、95分和94分，說明該段音樂從聲源特征評價為優(yōu)質(zhì)電子音樂;同樣，其他元素的音質(zhì)評價結(jié)果多數(shù)處于優(yōu)質(zhì)結(jié)果，部分音質(zhì)評價結(jié)果為良好，因此，可說明實驗所評價電子音樂音質(zhì)為優(yōu)質(zhì)，可采用層次分析法評價電子音樂音質(zhì)。

3? 結(jié)? 語

本文采用層次分析法評價電子音樂音質(zhì)，將影響電子音樂音質(zhì)的多種元素劃分成不同層次，兩兩比較不同層次中元素相對重要程度，并計算不同元素對電子音樂音質(zhì)的影響權(quán)重，將該權(quán)重與專家評價結(jié)合評價電子音樂音質(zhì)，層次分析法從不同元素評價電子音樂音質(zhì)優(yōu)劣，使得到的音質(zhì)評價結(jié)果更全面。

參考文獻(xiàn)

[1] 張耀天，張旭成，賈明順，等.基于層次分析法的自適應(yīng)決策評價方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報，2016，42（5）：1065?1070.

[2] 張衛(wèi)，葉青.基于層次分析法的長沙工業(yè)遺產(chǎn)評價體系研究[J].工業(yè)建筑，2015，45（5）：30?33.

[3] 劉碩，劉蕓江，李曼，等.基于層次分析法的短波地空網(wǎng)鏈路優(yōu)選算法[J].火力與指揮控制，2018，43（1）：22?26.

[4] 凌平，羅晨，蘇春.基于層次分析法的智能夾具規(guī)劃算法[J].中國機械工程，2015，26（15）：2109?2117.

[5] 付可欣，彭澎，孔靜，等.基于層次分析法的輸電網(wǎng)能效評估方法研究[J].電測與儀表，2016，53（3）：23?26.

[6] 宋擁民.1446座交響音樂廳音質(zhì)設(shè)計與評價[J].聲學(xué)技術(shù)，2016，35（5）：442?447.

[7] 劉迪，關(guān)欣，李鏘，等.基于魯棒主成分分析的音樂信號降噪[J].計算機工程，2016，42（9）：292?296.

[8] 溫翠紅，章兢，程凡永.基于DAG?LDM的手寫音樂符號分類[J].電子測量與儀器學(xué)報，2016，30（5）：764?771.

[9] 李海燕，王程程，徐寧，等.基于混合碼書映射的高效語音轉(zhuǎn)換方法[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2016，31（3）：512?524.

[10] 薛董敏，趙志華.融合Fisher判別分析與波動序列的音樂推薦方法[J].計算機科學(xué)與探索，2017，11（8）：1314?1323.

[11] 胡川，孟祥武，張玉潔，等.一種改進(jìn)的偏好融合組推薦方法[J].軟件學(xué)報，2018，29（10）：272?291.

[12] 張維維，陳喆，殷福亮，等.復(fù)調(diào)音樂主旋律提取方法綜述[J].電子學(xué)報，2017，45（4）：1000?1011.

[13] 王蒙蒙，關(guān)欣，李鏘.基于魯棒音階特征和測度學(xué)習(xí)SVM的音樂和弦識別[J].信號處理，2017，33（7）：943?952.

[14] 王漢熙，陳沖，張衍平.“互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字音樂”面臨的關(guān)鍵技術(shù)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報，2017，39（3）：97?102.

[15] 張鍵鋒，王勁.基于文本挖掘與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音樂風(fēng)格分類建模方法[J].電信科學(xué)，2015，31（7）：80?85.