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摘要:
针对人工标注歌声/纯伴奏信号存在的误差.以及初始训练的歌唱模型/伴奏模型与测试歌曲之间在音乐风格、乐器等方面的差异,提出建立基于对数似然比的动态GMM模型。在使用初始模型对测试歌曲的每一帧进行分类后,根据似然比选出可信度较高的连续帧数据,对初始模型进行动态更新,使得更新后的模型与测试歌曲之间的差异缩小。实验结果表明,相对初始模型,使用动态更新后的模型对歌曲的歌唱部分进行检测,准确率更高。
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文献信息
篇名 基于动态GMM模型的歌曲歌唱部分检测
来源期刊 现代计算机:中旬刊 学科 工学
关键词 歌唱部分检测 高斯混合模型 似然比 动态模型
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 29-32
页数 4页 分类号 TP391.4
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕兰兰 湖南科技学院电子与信息工程学院软件工程系 18 15 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
歌唱部分检测
高斯混合模型
似然比
动态模型
研究起点
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机:中旬刊
月刊
1007-1423
44-1415/TP
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
46-205
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