【摘要】：單聲道歌聲分離是基于內(nèi)容的音樂分析領(lǐng)域中的重點和難點。本文從伴奏和歌聲兩個角度出發(fā),總結(jié)了當(dāng)前主流的歌聲分離算法并提出改進。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:1、本文從伴奏和歌聲兩個角度,全面總結(jié)了當(dāng)前主流的單聲道歌聲分離方法,并將其劃分為基于伴奏重復(fù)模式、基于歌聲基頻估計兩類。在綜述上述兩類方法時,本文還分析指出各類方法中的主要思想和存在的約束限制。通過綜述發(fā)現(xiàn),伴奏重復(fù)模式和歌聲諧波結(jié)構(gòu)是當(dāng)前歌聲分離方法中最重要的兩個線索,本文后續(xù)將從這兩個方面選出參考方法加以研究改進。2、本文在詳細分析基于伴奏重復(fù)模式的歌聲分離方法后,選擇約束條件少、計算量小的最近鄰中值濾波(Nearest Neighbors Median Filtering,NNMF)歌聲分離作為參考方法加以深入研究。本文分析了 NNMF方法存在的不足,即不適合處理歌聲能量強的樂曲,并提出多子帶劃分結(jié)合NNMF的歌聲分離方法。當(dāng)混合音樂信號歌聲能量較強時,通過多子帶的劃分能使一些子帶中伴奏能量較強從而提升歌聲分離性能。本文在當(dāng)前主流的測試樣本集MIR-1K上全面客觀評測了參考方法和改進方法。結(jié)果顯示,改進方法分離歌聲和伴奏的整體評價指標(biāo)都比參考方法好,三種信噪比的測試樣本集下,分離歌聲整體評價指標(biāo)至少提高2.5dB,分離伴奏整體評價指標(biāo)至少提高0.8dB。3、本文在詳細分析基于歌聲基頻估計的歌聲分離方法后,選擇理論框架完善、無諧波重疊問題的瞬時混合模型(Instantaneous Mixture Model,IMM)歌聲分離方法作為參考方法加以深入研究。本文分析了 IMM方法存在歌聲基頻估計過于簡單粗略的問題,并引入歌聲檢測和基于旋律先驗統(tǒng)計的Melodia歌聲基頻估計算法加以改進。本文在測試樣本集MIR-1K上全面客觀評測了參考方法和改進方法,結(jié)果顯示,引入更加合理的歌聲基頻估計算法Melodia之后,分離性能得到較大提升,分離歌聲整體評價指標(biāo)至少提高1.67dB,分離伴奏整體評價指標(biāo)至少提高近1dB。引入歌聲檢測之后,分離歌聲中包含的伴奏分量更少,但由于歌聲檢測性能的限制,歌聲分離性能只在-5dB測試樣本集下有所提升。測試樣本集的客觀評測結(jié)果說明本文對參考方法的討論分析和探索改進是合理有效的。
[Abstract]:Mono-channel song separation is an important and difficult point in the field of content-based music analysis. In this paper, from the two angles of accompaniment and singing, we summarize the current mainstream singing separation algorithm and propose some improvements. The main contents and innovations of this paper are as follows: 1. From the two angles of accompaniment and singing, this paper summarizes the current mainstream methods of mono song separation, and divides them into two types: one is based on accompaniment repetition mode, the other is based on the estimation of the fundamental frequency of singing. In this paper, the main ideas and constraints of these two methods are also analyzed. It is found that the repetition pattern and the harmonic structure of the accompaniment are the two most important cues in the current singing separation methods. This paper will select the reference methods from these two aspects to study and improve. 2. After detailed analysis of the song separation method based on accompaniment repetition pattern, this paper chooses the nearest median filter (Nearest Neighbors Median Filtering,NNMF) as the reference method with less constraint and less computation. In this paper, the shortcomings of NNMF method are analyzed, that is, it is not suitable to deal with music with strong singing energy, and a method of song separation based on multi-subband division and NNMF is proposed. When the singing energy of the mixed music signal is strong, the performance of song separation can be improved by the division of the multi-subbands to make the accompaniment energy stronger in some sub-bands. This paper gives a comprehensive and objective evaluation of the reference method and the improved method on the current mainstream test sample set MIR-1K. The results show that the whole evaluation index of the improved method for separating singing and accompaniment is better than that of the reference method. Under the three SNR test samples, the overall evaluation index of the song separation is improved by at least 2.5 dB. The overall evaluation index of the separation accompaniment is at least 0.8dB.3. after the detailed analysis of the singing separation method based on the fundamental frequency estimation of the song, this paper chooses the instantaneous mixed model (Instantaneous Mixture Model, which has a perfect theoretical framework and no harmonic overlapping problem. IMM) the method of song separation is studied as a reference method. In this paper, we analyze the problem that the IMM method is too simple and rough to estimate the fundamental frequency of singing, and introduce the song detection and the Melodia estimation algorithm based on the prior melodic statistics to improve it. In this paper, the reference method and the improved method are evaluated objectively on the test sample set MIR-1K. The results show that the separation performance is greatly improved by introducing a more reasonable fundamental frequency estimation algorithm (Melodia). At least 1.67 dB was increased in the whole evaluation index of the separated singing and at least 1 dB was increased in the whole evaluation index of the separation accompaniment. After the introduction of song detection, there are fewer accompaniment components in the separated songs, but due to the limitation of the performance of song detection, the performance of song separation is only improved under the-5dB test sample set. The objective evaluation results of the test samples show that the discussion, analysis and improvement of the reference method in this paper are reasonable and effective.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN912.3

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