基于稀疏自编码神经网络的声乐主旋律提取

作者：孙文慧,夏秀渝,陆―雄

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--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晔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0.12 S。

发文机构：四川大学电子信息学院 武警警官学院

关键词：主旋律提取音高显著度稀疏自编码基频判别main melody extractionpitch saliencysparse autoencoderfundamental frequency discrimination

分类号： TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]