多反復(fù)結(jié)構(gòu)模型的精確音樂分離方法
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更多相關(guān)文章: 結(jié)構(gòu)模型 復(fù)算法 非負(fù)矩陣分解 分離性能 傅里葉逆變換 倒譜系數(shù) 相似矩陣 時(shí)域信號(hào) 基音檢測(cè) 分離算法
【摘要】:針對(duì)基本反復(fù)模型音樂分離方法自適應(yīng)性差的問題,提出一種基于美標(biāo)度倒譜系數(shù)(MFCC)的多反復(fù)結(jié)構(gòu)模型的音樂分離方法。首先,提取出音樂信號(hào)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(jìn)而將相似度一致的片段劃分到一起,建立不同的反復(fù)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(yīng)的時(shí)域信號(hào)則由傅里葉逆變換獲得;最后,在不同類型、長(zhǎng)度的音樂文件上測(cè)試了算法性能,將提出的算法與Rafii的反復(fù)算法和Ozerov的靈活窗非負(fù)矩陣分解方法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)方法在分離性能上最高提高3 dB左右,并且對(duì)于曲調(diào)變換大的音樂提高效果更為明顯,從而證實(shí)了改進(jìn)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(xué)信號(hào)與信息處理重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 結(jié)構(gòu)模型;復(fù)算法;非負(fù)矩陣分解;分離性能;傅里葉逆變換;倒譜系數(shù);相似矩陣;時(shí)域信號(hào);基音檢測(cè);分離算法;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61371164,61275099,61102131) 信號(hào)與信息處理重慶市市級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)項(xiàng)目(CSTC2009CA2003) 重慶市杰出青年基金(CSTC2011jjjq40002) 重慶市自然科學(xué)基金(CSTC2012JJA40008) 重慶市教育委員會(huì)科研項(xiàng)目(KJ120525,KJ130524) 重慶市研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(CYS14140)資助
【分類號(hào)】:J605;TN912.3
【正文快照】: 胃 R 信息時(shí)代下,音樂信息數(shù)量不斷增長(zhǎng),導(dǎo)致音樂信息的檢索、識(shí)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(yǔ)音識(shí)別[11、旋
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,本文編號(hào):1027495
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