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一种基于深度学习的实时音乐转录与曲谱匹配方法

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本发明提供一种基于深度学习的实时音乐转录与曲谱匹配方法，包括以下步骤：S1：获取音频片段的音符时间标签数据及音高标签数据；S2：处理音频片段中的音频数据及噪音数据，得到音频的频域数据和噪音的频域数据；S3：将上述数据以一定规则输入至卷积神经网络并获得第一模型和第二模型；S4：将第一模型和第二模型的训练结果输入到隐式马尔科夫模型进行曲谱匹配，获得正确音符集合及初步错误区域；S5：针对初步错误区域采用Merged‑Output隐式马尔科夫模型进行重校准匹配，获得匹配结果。本发明在增加了噪音检测模块以及噪音处理功能，完成了实际复杂场景的音乐转录及弹奏纠错，能在实际场景中得到良好的效果。

著录项

公开/公告号CN111429940A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-17

原文格式PDF
申请/专利权人杭州贝哆蜂智能有限公司;
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申请/专利号CN202010539625.0
发明设计人丁小龙;
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申请日2020-06-15
分类号G10L25/30(20130101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/00(20190101);
代理机构33235 杭州华知专利事务所(普通合伙);
代理人束晓前
地址 310000 浙江省杭州市余杭区余杭街道文一西路1818-2号5幢902、903室
入库时间 2023-12-17 11:03:07

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-08-11

实质审查的生效 IPC(主分类):G10L25/30 申请日:20200615

实质审查的生效
2020-07-17

公开

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