编辑推荐：
为解决传统吉他转录依赖人工、效率低且准确性不足的问题，研究人员开展电吉他弹奏技术自动化识别研究。提出 SpectroFusionNet 框架，融合 MFCC、CWT、Gammatone spectrogram，结合轻量化模型与 ML 分类器。结果显示 MFCC-Gammatone 晚期融合准确率达 99.12%，为音乐分析提供新工具。
音乐作为人类文化的重要基石，其数字化分析与自动化识别一直是领域内的研究热点。电吉他以其独特的音色和丰富的弹奏技巧，在摇滚、爵士等音乐类型中占据核心地位。然而，传统的吉他演奏技巧识别依赖人工听辨和手动标注，不仅耗时耗力，且难以捕捉如滑音（Slide）、击弦（Hammer-on）、勾弦（Pull-off）等细微技巧的频谱特征差异。随着音乐教育、智能谱曲和交互式音乐系统的发展，迫切需要一种高效、准确的自动化识别方法，以突破传统人工分析的瓶颈。
为此，印度阿姆里塔工程学院（Amrita School of Engineering）的研究团队开展了相关研究，旨在开发一种基于深度学习的电吉他弹奏技术识别框架。研究成果发表于《Scientific Reports》，为音乐信号处理领域提供了新的技术范式。
关键技术方法
研究采用多维度频谱分析与融合策略，核心技术包括：
- 频谱特征提取：利用梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）和 gammatone 频谱图，捕捉音频信号的时频域特征。
- 轻量化卷积神经网络（CNN）：采用 MobileNetV2、InceptionV3、ResNet50 等模型提取特征，其中 ResNet50 表现最优。
- 融合策略：设计早期融合（特征提取前合并频谱）与晚期融合（特征提取后通过加权平均、最大投票、简单拼接融合）策略，优化特征表示。
- 机器学习分类器：应用支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）、随机森林（Random Forest）等 9 种分类器进行最终分类。
研究结果
单频谱与模型性能分析
- ResNet50 优势显著：在单独处理 MFCC、CWT、Gammatone 频谱时，ResNet50 对 MFCC 的分类准确率最高达 96.49%，显著优于 MobileNetV2 和 InceptionV3。
- 频谱特性差异：MFCC 对击弦、勾弦等稳态特征识别更优，CWT 对连奏（Legato）、点弦（Tapping）等瞬态变化敏感，Gammatone 对颤音（Vibrato）等音色细节表现更佳。
融合策略效果对比
- 晚期融合优于早期融合：MFCC 与 Gammatone 的晚期融合（最大投票策略）实现 99.12% 的分类准确率，100% 的精确率和召回率，显著提升多类别识别性能。
- 实时场景验证：在真实音频数据集测试中，系统准确率为 70.9%，表明其在非理想录音条件下的适用性。
与现有技术对比
相较于传统算法（如稀疏编码准确率 71.7%）和单一 CNN 模型（如 SVM 准确率 84.2%），SpectroFusionNet 通过多频谱融合和轻量化设计，在准确率和泛化能力上均显著提升，尤其在复杂演奏场景中优势明显。
结论与意义
本研究提出的 SpectroFusionNet 框架通过多频谱融合与轻量化深度学习，突破了传统吉他识别的技术局限。其核心价值在于：
- 方法创新：首次结合早期与晚期融合策略，充分利用不同频谱的互补信息，为音频信号处理提供了新的融合范式。
- 性能突破：在 9 类吉他技巧识别中达到近完美的分类性能（99.12% 准确率），且在实时场景中展现实用潜力。
- 应用前景：可广泛应用于音乐教育平台、自动谱曲软件、智能乐器交互系统，推动音乐产业的数字化与智能化发展。
研究为后续引入时序建模（如 LSTM、Transformer）和自适应融合策略奠定了基础，有望进一步提升复杂场景下的识别鲁棒性，为全球音乐科技领域的研究者提供重要参考。
