多反复结构模型的精确音乐分离方法

发布时间：2017-10-13 22:40

  本文关键词：多反复结构模型的精确音乐分离方法

  更多相关文章： 结构模型 复算法 非负矩阵分解 分离性能 傅里叶逆变换 倒谱系数 相似矩阵 时域信号 基音检测 分离算法

【摘要】：针对基本反复模型音乐分离方法自适应性差的问题,提出一种基于美标度倒谱系数(MFCC)的多反复结构模型的音乐分离方法。首先,提取出音乐信号的MFCC系数矩阵(39维的数据构成);然后利用余弦特性得到其相似矩阵,进而将相似度一致的片段划分到一起,建立不同的反复结构模型;之后结合理想二元掩蔽(]BM)分离出背景音乐及歌声的频谱,相应的时域信号则由傅里叶逆变换获得;最后,在不同类型、长度的音乐文件上测试了算法性能,将提出的算法与Rafii的反复算法和Ozerov的灵活窗非负矩阵分解方法进行对比。实验结果表明,改进方法在分离性能上最高提高3 dB左右,并且对于曲调变换大的音乐提高效果更为明显,从而证实了改进方法是一种有效的音乐分离方法,并且更具稳定性。
【作者单位】： 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室;
【关键词】： 结构模型;复算法;非负矩阵分解;分离性能;傅里叶逆变换;倒谱系数;相似矩阵;时域信号;基音检测;分离算法;
【基金】：国家自然科学基金(61371164,61275099,61102131) 信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC2009CA2003) 重庆市杰出青年基金(CSTC2011jjjq40002) 重庆市自然科学基金(CSTC2012JJA40008) 重庆市教育委员会科研项目(KJ120525,KJ130524) 重庆市研究生科研创新项目(CYS14140)资助
【分类号】：J605;TN912.3
【正文快照】： 胃 R 信息时代下,音乐信息数量不断增长,导致音乐信息的检索、识别、处理需求与日P6增。然而背景音 乐与歌声往往具有相关性,它们之间的相互千扰给音乐信息处理带来了巨大的障碍。音乐分离是音乐技术研究的重要组成部分,它在歌手与歌曲检索、乐器音乐背景下的语音识别[11、旋

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本文编号：1027495