摘要
乐音识别作为音频信号处理领域的关键技术之一，在音乐信息检索、自动音乐转录、音乐推荐等方面发挥着至关重要的作用。
本文深入探讨了基于时频分析的乐音识别算法，首先阐述了乐音识别的基本概念、研究意义及应用领域，并概述了时频分析方法的基本原理。
其次，对国内外乐音识别算法的研究现状进行了详细梳理，包括传统的基于特征提取的算法和基于深度学习的算法，并分析了各自的优缺点。
接着，重点介绍了几种常用的时频分析方法，如短时傅里叶变换、小波变换和希尔伯特-黄变换，并比较了它们在乐音识别中的适用场景。
此外，本文还对乐音识别算法的评估指标、常用数据集以及未来发展趋势进行了展望。
关键词：乐音识别；时频分析；特征提取；深度学习；音乐信息检索
随着数字音乐的普及和互联网技术的快速发展，人们对音乐信息的需求日益增长，乐音识别作为音乐信息处理领域的基础技术，其研究具有重要的理论意义和应用价值。
乐音识别是指利用计算机算法自动识别音频信号中出现的音符信息，包括音高、音长、音强等，其目标是将音频信号转换为可供计算机理解和处理的符号表示形式，为音乐信息检索、自动音乐转录、音乐推荐等应用提供技术支持。
时频分析作为一种重要的信号处理方法，能够将音频信号从时域转换到时频域，进而提取更丰富的特征信息，近年来在乐音识别领域得到了广泛应用。
时频分析方法的基本原理是利用信号的局部特性，通过窗口函数对信号进行截断，并对每个窗口内的信号进行频谱分析，从而得到信号在不同时间段内的频率分布情况。
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