多模态融合下的古琴声纹建模

引言部分主要对本研究在数字音乐保护和人工智能交叉领域中所处的位置、价值进行阐述。古琴是中国传统音乐的代表，它的声纹有非常细腻的谐波结构和丰富的感情内涵，单纯的音频信号很难表现出它的演奏姿态和琴体振动的关系。多模态融合技术同步采集音频、视觉和振动数据，用特征级融合策略构建高维声纹模型，可以很好地克服单一模态信息不足的缺点。本文主要对多模态数据采集、预处理和特征提取的标准化流程进行阐述，并且探究怎样用深度学习算法来建立古琴声纹的准确模型[1]。该研究给非物质文化遗产的数字化存档赋予了高保真技术方案，而且为古琴演奏风格的剖析以及辅助教学系统的创建打下了良好的理论根基，有着十分重要的实际应用意义。

古琴声纹是指在演奏过程中，古琴乐器本体所发出的具有唯一性的声学指纹，它不同于通用语音声纹的语言语义特征，也不同于普通乐器声纹的泛频结构，而是专指古琴特有的减字谱音色响应和共鸣衰减特性。多模态古琴特征融合就是把声学时序模态中的音频频谱特征和演奏动作模态中的触弦技法、手势轨迹等非声学特征，在特征空间里进行标准化对齐和联合处理的过程。本研究明确排除了古琴曲谱文本语义分析、纯视觉场景识别等无关维度，只关注声音和动作的交互映射，这样既可以避免非关键特征的干扰，也为后面建立高鲁棒性的古琴识别模型提供了一个准确的概念参照系以及数据基础。

目前国内外学者对于古琴声纹建模以及乐器多模态融合已经有了不少的研究成果。单一模态上，古琴声纹识别主要是依靠频谱分析和深度学习网络来提取音色特征，但是对于演奏技法造成的微小声学差异来说，精度不高；演奏动作捕捉技术依靠传感器获取指法数据，虽然可以准确地记录下动作轨迹，但是不能直接体现听觉效果。现有的研究大多只从听觉或者视觉一个角度出发，没有把两者结合起来的建模框架，不能很好地解释“指法-音色”之间的内在联系。这样就造成了古琴数字化保护的不真实性。本文提出了一种多模态融合建模方法，用动作和声数据相结合的方式来弥补目前声纹识别中缺少的综合特征提取的问题，提高声纹识别的鲁棒性、表现力，有重大的应用意义。

声学时序维度的基频和谐波特征提取属于创建古琴声纹模型的基本工作。根据古琴音色厚重、低频能量集中、泛音序列丰富的声学特点，首先用小波阈值和谱减法结合的方法对演奏背景底噪进行去除，保留音头起振的细节。由于古琴特有的非线性泛音分布，在基频追踪时对传统的自相关算法做加权优化，加入能量重心校准机制，保证滑音、吟揉等技法下基频曲线的连续性和准确性。根据古琴频谱能量衰减特性来设定维度筛选规则，取前十二次谐波为主要特征向量，剔除高次谐波中的非谐频干扰。最后用可视化样例分析得到基频曲线平滑、谐波能量分布符合物理声学规律的结果，证明了该方法对于古琴独有的声学属性的捕捉是有效的。

古琴演奏时指尖触弦的位移很小，发力方式也很细腻，所以动作维度特征的提取需要使用高精度的光学动作捕捉系统来完成，保证数据采集的灵敏度和准确性。在实施过程中首先要对古琴演奏场景进行严格的设备校准，通过定义古琴琴体坐标系和演奏者关节节点的空间映射来修正设备安装误差。然后根据指尖速度阈值和琴弦振动触发点，准确地分割出有效的触弦位移段，去除手臂大幅度晃动等无关的动作干扰。在此基础上，取垂直入弦深度、水平滑动距离和指尖瞬时加速度这三个主要的位移特征，并且对它们进行归一化的量化处理。此过程可以很好地还原演奏触弦的细微变化，产生标准化的触弦位移特征数据集，给后面多模态声纹模型的准确训练赋予了动作数据支持。

跨模态特征融合建模算法就是解决古琴音频频谱和指法图像特征的异构性问题，核心就是把两者映射到一个公共的特征空间里。首先，利用全连接层分别对音频特征 $F_{a}$ 与视觉特征 $F_{v}$ 进行维度变换与语义对齐，计算特征相关系数矩阵以调整映射权重，确保物理对齐。随后，设计注意力机制的融合层网络结构，通过加权求和策略合并模态信息，得到融合特征 $F_{f}$ 。针对古琴不同流派与演奏者的声纹辨识度优化，算法改进了损失函数，在三元组损失基础上引入类内方差约束项，公式为

$$L = \sum (||F_{f} - F_{p}||^{2} - ||F_{f} - F_{n}||^{2} + \alpha) + \lambda \sum ||F_{f} - \mu_{class}||^{2}$$

。该流程用规范化的运算逻辑，把异源特征输入变成统一古琴声纹向量输出，大大提高了模型对古琴特定场景的适应性以及识别准确率。

为了保证建模方案的可行性，本节建立了一个严格的对比性验证实验体系。实验数据集包含广陵、虞山等主要流派，有多位演奏者演奏的经典曲目，样本量充足。在该环境下，用单一声学模态声纹模型和单一动作模态声纹模型做对照组。测试时主要选择识别准确率、特征鲁棒性等主要量化指标做多次交叉验证。结合典型误识别案例进行定性分析，探究多模态数据在特征互补上起到的作用。实验结果表明，多模态融合方案比单一模态有更好的识别性能，很好地证明了该建模方案在古琴声纹识别中实际的应用价值和可靠性。

本文通过对多模态融合技术在古琴声纹建模中应用的探索，证明了该技术路径可以提高传统乐器数字化保护的精度。古琴声纹建模不是单一的音频信号分析，它要将琴谱文本、演奏动作等多维信息结合在一起，用深度学习算法来达到特征层面的融合。实际操作时，首先要对多源异构数据实施标准化预处理并提取特征，之后再借助融合网络创建高维特征空间，从而达成对古琴音色细微变化的精确捕捉和再现。实验结果表明，多模态模型比单音频模型识别准确率高、音质重建保真度高。该成果解决了古琴音色复杂难量化的技术难题，给民族乐器的智能化教学、数字化修复和虚拟演奏提供关键的技术支持，有重要的学术价值和广阔的市场前景。

\[1\]于雅丽, 陈熙, 张健. 古琴演奏声纹的特征提取与音色建模方法研究[J]. 中国音乐学, 2021, 36(2): 112-120.

\[2\]林浩然, 刘思宇. 多模态视听融合的传统乐器声纹识别框架构建[J]. 计算机工程与应用, 2023, 59(14): 234-241.

\[3\]周牧, 吴琼, 赵晓笛. 面向非遗古琴音色归档的多模态特征融合技术应用研究[J]. 民族艺术研究, 2022, 35(5): 147-154.