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基于稀疏自编码神经网络的声乐主旋律提取

     

摘要

旋律是音乐中最重要的要素,音乐主旋律提取是音乐检索的核心技术之一.复调音乐中歌声的音高序列构成了声乐主旋律.提出一种声乐主旋律自动提取改进算法,根据声乐信号的频谱特点,改进音高显著度函数的计算方法,降低计算复杂度,减少声乐主旋律提取时间.改用性能更优的稀疏自编码神经网络替代原算法的浅层BP神经网络作为基频判别模型,提高主旋律模型的识别准确率,降低旋律定位虚警率,从而提高声乐主旋律提取整体的准确率.在MIR-1K数据集上进行的实验表明,改进算法提取的声乐主旋律整体准确率比原算法至少提高了1.51%,提取主旋律的平均提取时间要比原算法减少大约0.12s.

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