基于频域卷积信号盲源分离的乐曲数据库构建

• 作者: 周明全 李鹏 王学松 黎南杉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 卷积信号盲源分离 基于FDICA的盲源分离 小波多分辨率分析 歌曲数据库
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 1376-1379
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.04.046

摘要

将通过频域卷积信号盲源分离算法从MP3歌曲音频信号中分离出人声主唱信号,再从人声主唱信号中提取出能够表征歌曲的旋律特征构建哼唱检索系统的歌曲数据库.盲源分离要求观测信号数目不小于源信号数目,因此先用小波多分辨率分析构造一路观测信号,再用频域独立成分分析(FDICA)实现MP3歌曲音频信号的盲源分离(BSS).实验证明,采用FDICA-based BSS从歌曲MP3中分离出的人声主唱信号的旋律特征与待检索的人声哼唱信号的旋律特征有较高的相似度,可以用歌曲MP3构建哼唱检索系统的歌曲数据库.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周明全	北京师范大学信息科学与技术学院	270	2127	22.0	27.0
2	李鹏	北京师范大学虚拟现实与可视化技术研究所	41	480	11.0	21.0
3	黎南杉	北京师范大学信息科学与技术学院	2	17	2.0	2.0
4	王学松	北京师范大学虚拟现实与可视化技术研究所	31	207	7.0	13.0