基于生成对抗网络去影像的多基频估计算法

• 作者: 黎思泉 万永菁 蒋翠玲
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多基频估计 谐音指纹图 生成对抗网络 卷积神经网络 基频影像
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学&多媒体|Computer Graphics & Multimedia
• 页码范围: 179-184
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.201200081

摘要

多基频估计被广泛应用于音乐结构分析、乐音辅助教育、信息检索等各个领域.为了满足准确识别乐曲中随机和弦的需求,提出了基于生成对抗网络去影像的多基频估计算法.首先将完整音频切分成音符段,提出了一种谐音指纹图提取音符段频谱特征;然后通过卷积神经网络识别谐音指纹图当前的主导基频,将已识别出的主导基频作为干扰下一个基频识别的影像,并通过生成对抗网络去除干扰影像,对已去除干扰影像后的谐音指纹图进行新一轮的多基频估计;最后通过逐级迭代去影像操作实现完整和弦的多基频估计.对随机二音和弦及随机三音和弦组成的钢琴音频数据库进行实验,结果表明,所提算法与经典频谱迭代删除算法和大型词袋和弦识别算法相比,能够适应随机和弦的识别,在不同的音域范围内鲁棒性高,整体正确率有明显提升.