發(fā)布時間：2017-10-13 22:40

  本文關(guān)鍵詞：多反復結(jié)構(gòu)模型的精確音樂分離方法

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【摘要】：針對基本反復模型音樂分離方法自適應性差的問題,提出一種基于美標度倒譜系數(shù)(MFCC)的多反復結(jié)構(gòu)模型的音樂分離方法。首先,提取出音樂信號的MFCC系數(shù)矩陣(39維的數(shù)據(jù)構(gòu)成);然后利用余弦特性得到其相似矩陣,進而將相似度一致的片段劃分到一起,建立不同的反復結(jié)構(gòu)模型;之后結(jié)合理想二元掩蔽(]BM)分離出背景音樂及歌聲的頻譜,相應的時域信號則由傅里葉逆變換獲得;最后,在不同類型、長度的音樂文件上測試了算法性能,將提出的算法與Rafii的反復算法和Ozerov的靈活窗非負矩陣分解方法進行對比。實驗結(jié)果表明,改進方法在分離性能上最高提高3 dB左右,并且對于曲調(diào)變換大的音樂提高效果更為明顯,從而證實了改進方法是一種有效的音樂分離方法,并且更具穩(wěn)定性。
【作者單位】： 重慶郵電大學信號與信息處理重慶市重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 結(jié)構(gòu)模型;復算法;非負矩陣分解;分離性能;傅里葉逆變換;倒譜系數(shù);相似矩陣;時域信號;基音檢測;分離算法;
【基金】：國家自然科學基金(61371164,61275099,61102131) 信號與信息處理重慶市市級重點實驗室建設項目(CSTC2009CA2003) 重慶市杰出青年基金(CSTC2011jjjq40002) 重慶市自然科學基金(CSTC2012JJA40008) 重慶市教育委員會科研項目(KJ120525,KJ130524) 重慶市研究生科研創(chuàng)新項目(CYS14140)資助
【分類號】：J605;TN912.3
【正文快照】： 胃 R 信息時代下,音樂信息數(shù)量不斷增長,導致音樂信息的檢索、識別、處理需求與日P6增。然而背景音 樂與歌聲往往具有相關(guān)性,它們之間的相互千擾給音樂信息處理帶來了巨大的障礙。音樂分離是音樂技術(shù)研究的重要組成部分,它在歌手與歌曲檢索、樂器音樂背景下的語音識別[11、旋

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本文編號：1027495