【摘要】：如今互聯(lián)網(wǎng)上的多媒體資源不斷增多，于此同時(shí)伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展。對(duì)于眾多的音視頻資源，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)處理就成為一個(gè)當(dāng)前迫切需要解決的問(wèn)題。特別是大量的音樂(lè)資源，手工分類(lèi)已無(wú)法應(yīng)對(duì)，人們需要對(duì)它們有高效快速的識(shí)別方法。音樂(lè)流派分類(lèi)和音樂(lè)歌手識(shí)別這兩方面在音樂(lè)分類(lèi)算法領(lǐng)域的研究中開(kāi)展的比較廣泛。其中音樂(lè)歌手識(shí)別通常采用機(jī)器來(lái)識(shí)別和分類(lèi)。 本算法的設(shè)計(jì)思路是利用兩組倒譜參數(shù)之間的變換來(lái)減弱背景伴奏的干擾實(shí)現(xiàn)歌手識(shí)別。本算法首先利用說(shuō)話人識(shí)別算法，對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取特征向量。但和其他算法的不同點(diǎn)在于，我們提取兩組特征向量，一組是歌手的清唱聲音，一組是歌唱聲音。然后通過(guò)研究清唱和歌聲之間的MFCC倒譜系數(shù)的變化，并用高斯混合模型描述這種變化，再在得到待識(shí)別語(yǔ)音特征向量時(shí)應(yīng)用該變換，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知音頻資源中背景音樂(lè)伴奏的減弱，得到歌手的語(yǔ)音信息，最后就是利用模板庫(kù)匹配，，識(shí)別出不同的歌手。 通過(guò)實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，我們驗(yàn)證了該方法應(yīng)用于歌手識(shí)別領(lǐng)域的可行性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法對(duì)歌手識(shí)別效果有一定的改進(jìn)，同時(shí)還與其他論文的方法和結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。
[Abstract]:Nowadays, the multimedia resources on the Internet are increasing, which is accompanied by the rapid development of network technology. For many audio and video resources, how to classify these data has become an urgent problem. In particular, a large number of music resources, manual classification has been unable to cope with, people need to have efficient and fast recognition methods. Music genre classification and music singer recognition are widely studied in the field of music classification algorithms. Among them, musical singer recognition usually uses machine to recognize and classify. The design idea of this algorithm is to use the transformation between two sets of cepstrum parameters to attenuate the interference of background accompaniment to realize singer recognition. Firstly, the speaker recognition algorithm is used to preprocess the speech data and extract the feature vectors. But different from other algorithms, we extract two groups of feature vectors, one is the singing voice, the other is the singing sound. Then by studying the change of MFCC cepstrum coefficient between singing and singing, we describe the change with Gao Si's mixed model, and then apply the transform when we get the speech feature vector to be recognized. The background music accompaniment of unknown audio resources is weakened, and the voice information of the singer is obtained. Finally, different singers are identified by using template library matching. Through the design and implementation of the experiment, we verify the feasibility of applying this method to the singer recognition field. The experimental results show that the algorithm has a certain improvement on the singer recognition effect. At the same time, it is compared with the methods and results of other papers.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.34

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本文編號(hào)：2316881