基于模型在线更新和平滑处理的音乐分割算法

• 作者: 张亚磊 李霞 郑能恒
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 声学 语音处理 音乐分割 高斯混合模型 置信测度 自适应模型更新 平滑处理
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 271-275
• 分类号: TN912|TP391
• 字数: 3940字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2618.2011.03.014

摘要

针对音乐分割中预训练模型和待分割信号间的不匹配问题,提出基于置信测度的自适应模型更新算法.在基于预训练模型的识别结果中,通过置信测度选择可靠的数据进行高斯混合模型在线自适应更新,获得与待分割音乐信号更匹配的声乐/非声乐模型.通过对识别结果进行平滑处理,进一步去除瞬时突变错误.实验表明,与初始模型和采用全部数据进行模型更新相比,该算法可获得与待分割信号更匹配的高斯混合模型,分割效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李霞	深圳大学信息工程学院	62	1137	17.0	32.0
2	郑能恒	深圳大学信息工程学院	5	7	2.0	2.0
3	张亚磊	深圳大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0