文件名称:
致力于解决基于音调的唱歌声音分离的瓶颈
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-10
详细说明：在单声道音乐录音中将声音与伴奏分离是音乐信息检索中的一项关键技术。 现有的大多数算法都基于唱歌音调检测，并以检测到的音调为线索来识别和分离唱歌声的谐波结构。 但是，作为关键但又不可靠的前提，声音音高检测使这些算法的分离性能受到很大的限制。 为了克服基于基音的推理算法的固有弱点，本文设计了两种基于非负矩阵分解的新方法。 第一个结合了NMF和不同时频分辨率下人声的分布规律，从而消除了许多人声无关的部分，从而增强了演唱声。 结果，大大提高了人声音调检测的准确性。 第二种方法应用NMF将声谱图分解为不重叠且不可分割的部分，除了音高以外，还可以用作提示，以帮助识别人声和声结构。 所提出的两种方法被集成到基于音调的推理框架中。 在MIR-1K公开数据集上进行的广泛测试表明，两者都很有效，并且总体表现优于其他最新的歌声分离算法。
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