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题名基于生成对抗网络去影像的多基频估计算法
被引量：3
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作者
黎思泉
万永菁
蒋翠玲
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机构
华东理工大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期179-184,共6页
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文摘
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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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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Keywords
Multiple fundamental frequency estimation
Homophonic fingerprint
Generative adversarial networks
Convolution neural network
Fundamental frequency image
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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