本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)GMM模型的歌曲歌唱部分檢測

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【摘要】：針對人工標(biāo)注歌聲/純伴奏信號存在的誤差,以及初始訓(xùn)練的歌唱模型/伴奏模型與測試歌曲之間在音樂風(fēng)格、樂器等方面的差異,提出建立基于對數(shù)似然比的動態(tài)GMM模型。在使用初始模型對測試歌曲的每一幀進(jìn)行分類后,根據(jù)似然比選出可信度較高的連續(xù)幀數(shù)據(jù),對初始模型進(jìn)行動態(tài)更新,使得更新后的模型與測試歌曲之間的差異縮小。實驗結(jié)果表明,相對初始模型,使用動態(tài)更新后的模型對歌曲的歌唱部分進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確率更高。
【作者單位】： 湖南科技學(xué)院電子與信息工程學(xué)院軟件工程系;
【關(guān)鍵詞】： 歌唱部分檢測 高斯混合模型 似然比 動態(tài)模型
【基金】：永州市科技計劃指導(dǎo)性項目(2011)流行歌曲歌詞實時智能提取技術(shù)研究
【分類號】：TN912.3
【正文快照】： 0引言歌曲中的歌唱部分是一首歌曲的精華所在,對于歌曲的檢索和分類有很大幫助。一首歌曲通常由歌手演唱部分和純伴奏部分構(gòu)成,其中歌手的演唱部分是人聲與伴奏音樂的疊加,純伴奏部分則不含人聲、純粹由伴奏樂器的聲音構(gòu)成。歌曲中的歌唱部分檢測,指的是在歌曲中定位這兩種信

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本文編號：608384