在快速發(fā)展的信息時(shí)代,數(shù)字媒體的數(shù)量不斷激增,面對(duì)大量的音樂(lè)數(shù)據(jù),人們對(duì)音樂(lè)信息的檢索、識(shí)別、處理的需求也與日劇增,將歌曲分離成伴奏和歌聲,可以應(yīng)用于樂(lè)器/歌聲鑒定、音頻后處理、反復(fù)背景噪聲去除等應(yīng)用中,它在歌手與歌曲檢索,音樂(lè)背景下的語(yǔ)音識(shí)別、旋律提取等領(lǐng)域有著重要的意義。與語(yǔ)音的降噪分離技術(shù)不同,由于不同源之間的相互干擾,人聲伴奏的分離技術(shù)給學(xué)術(shù)研究帶來(lái)了巨大的困難和挑戰(zhàn)。因此,如何構(gòu)建一個(gè)良好的音樂(lè)分離系統(tǒng),在音樂(lè)處理中尤為重要。本文主要研究音樂(lè)信號(hào)中的人聲伴奏分離問(wèn)題,包含以下幾個(gè)方面:（1）針對(duì)在單通道音樂(lè)分離過(guò)程中,伴奏難以分離且分離方法魯棒性差的問(wèn)題,提出一種基于二維傅里葉變換（2 Dimension Fourier Transform,2DFT）的音樂(lè)伴奏分離方法。該方法首先對(duì)單通道音樂(lè)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換,再對(duì)變換后的幅度譜進(jìn)行二維傅里葉變換處理,然后利用圖像濾波的方式確定2DFT譜圖中周期性峰值能量的位置,使用矩形窗構(gòu)建掩蔽矩陣提取出伴奏音樂(lè)成分,最后通過(guò)短時(shí)傅里葉逆變換的方式,恢復(fù)出伴奏的時(shí)域信號(hào)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,本文方法對(duì)比其他分離算法具有一定的優(yōu)越性,可以將分離指... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

無(wú)監(jiān)督的雙語(yǔ)音分離算法框圖

Huang等提出的基于深度學(xué)習(xí)和在其后續(xù)的工作中，進(jìn)一步擴(kuò)展了其網(wǎng)

Huang等提出的基于深度學(xué)習(xí)和在其后續(xù)的工作中，進(jìn)一步擴(kuò)展了其網(wǎng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]結(jié)合HPSS的非負(fù)矩陣音樂(lè)分離方法[J]. 熊梅,張?zhí)祢U,張婷,楊凱.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(04)
[2]基于深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音分離技術(shù)的研究現(xiàn)狀與進(jìn)展[J]. 劉文舉,聶帥,梁山,張學(xué)良.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(06)
[3]多反復(fù)結(jié)構(gòu)模型的精確音樂(lè)分離方法[J]. 張?zhí)祢U,徐昕,吳旺軍,劉瑜.  聲學(xué)學(xué)報(bào). 2016(01)

碩士論文
[1]音樂(lè)中人聲分離研究[D]. 吳本谷.電子科技大學(xué) 2015
[2]基于非負(fù)矩陣分解的單通道音樂(lè)分離研究[D]. 翟鵬.西南交通大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3120941