基于U-Net和BGRU-RNN的实用歌声检测系统

• 作者: 张旭龙 肖寒 肖川 陈志高
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 歌声检测 歌声分离 U-Net BGRU-RNN
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 教育探索
• 页码范围: 109-112
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 字数: 3725字
• 语种: 中文

摘要

提出了一个基于U-Net和BGRU-RNN的实用的歌声检测方法.它包含三个步骤:歌声分离、特征提取和模式识别.首先使用深度U-Net网络对混合信号进行歌声分离(Singing Voice Separation,SVS);然后融合MFCC、Mel-filter Bank、LPCC和Chroma作为特征;考虑到音频混合信号在时序上的强相关性,采用BGRU-RNN分类器进行建模.实验表明,该方法在RWC-Pop数据集上与业界最高水平相当.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖寒	复旦大学计算机科学技术学院	3	1	1.0	1.0
2	张旭龙	复旦大学计算机科学技术学院	4	5	1.0	2.0
3	陈志高	复旦大学计算机科学技术学院	2	7	1.0	2.0
4	肖川	复旦大学计算机科学技术学院	7	17	3.0	4.0