單聲道的歌聲分離方法研究.pdf

1、單聲道歌聲分離是基于內(nèi)容的音樂分析領(lǐng)域中的重點和難點。本文從伴奏和歌聲兩個角度出發(fā)，總結(jié)了當(dāng)前主流的歌聲分離算法并提出改進(jìn)。本文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:
　　1、本文從伴奏和歌聲兩個角度，全面總結(jié)了當(dāng)前主流的單聲道歌聲分離方法，并將其劃分為基于伴奏重復(fù)模式、基于歌聲基頻估計兩類。在綜述上述兩類方法時，本文還分析指出各類方法中的主要思想和存在的約束限制。通過綜述發(fā)現(xiàn)，伴奏重復(fù)模式和歌聲諧波結(jié)構(gòu)是當(dāng)前歌聲分離方法中最重要的兩個線索

2、，本文后續(xù)將從這兩個方面選出參考方法加以研究改進(jìn)。
　　2、本文在詳細(xì)分析基于伴奏重復(fù)模式的歌聲分離方法后，選擇約束條件少、計算量小的最近鄰中值濾波(Nearest Neighbors Median Filtering, NNMF)歌聲分離作為參考方法加以深入研究。本文分析了NNMF方法存在的不足，即不適合處理歌聲能量強(qiáng)的樂曲，并提出多子帶劃分結(jié)合NNMF的歌聲分離方法。當(dāng)混合音樂信號歌聲能量較強(qiáng)時，通過多子帶的劃分能使一些子帶中

3、伴奏能量較強(qiáng)從而提升歌聲分離性能。本文在當(dāng)前主流的測試樣本集MIR-1K上全面客觀評測了參考方法和改進(jìn)方法。結(jié)果顯示，改進(jìn)方法分離歌聲和伴奏的整體評價指標(biāo)都比參考方法好，三種信噪比的測試樣本集下，分離歌聲整體評價指標(biāo)至少提高2.5dB，分離伴奏整體評價指標(biāo)至少提高0.8dB。
　　3、本文在詳細(xì)分析基于歌聲基頻估計的歌聲分離方法后，選擇理論框架完善、無諧波重疊問題的瞬時混合模型(Instantaneous Mixture Mode

4、l，IMM)歌聲分離方法作為參考方法加以深入研究。本文分析了IMM方法存在歌聲基頻估計過于簡單粗略的問題，并引入歌聲檢測和基于旋律先驗統(tǒng)計的Melodia歌聲基頻估計算法加以改進(jìn)。本文在測試樣本集MIR-1K上全面客觀評測了參考方法和改進(jìn)方法，結(jié)果顯示，引入更加合理的歌聲基頻估計算法Melodia之后，分離性能得到較大提升，分離歌聲整體評價指標(biāo)至少提高1.67dB，分離伴奏整體評價指標(biāo)至少提高近1dB。引入歌聲檢測之后，分離歌聲中包含的