基于生成对抗网络去影像的多基频估计算法

黎思泉; 万永菁; 蒋翠玲

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基于生成对抗网络去影像的多基频估计算法

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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。

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来源
《计算机科学》 |2022年第3期|179-184|共6页
作者
黎思泉; 万永菁; 蒋翠玲;
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作者单位

华东理工大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
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;

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