처리"성악

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Rodion

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안녕 모두,

난 가수 Multifeature 통계 모델링을 통해 음악을 녹음 가수를 식별하는 가수가 인정을 프로젝트에서 일하고 있어요.시스템의 아키텍처는 그 구현하려면 다음 링크에서 찾을 수 원하는 :

http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=/stamp/stamp.jsp?arnumber=1617537&isnumber=33902

이 단계에서, 난 목소리에 적용해 보려고 / 비 보컬 세분화 SVM 분류를 사용하여 그것 음악 전처리 모듈에서 문서의 페이지에 표시된 3 위의 기록했다.내가 Matlab Sptoolbox 사용할 수있습니다.

각 프레임에 대한 (분광, 스펙트럼 centroid 유량, 제로 횡단, 낮은 에너지) 기능 exracted 2에서 예를 들어 차원 공간 : 제로 크로싱 속도 스펙트럼 centroid 비교하지만, 오류 비율이 너무했다 이진 SVM 분류려고 기차 높이 (약 30 %).

또한 보컬에서 MFCC 계수를 추출 / 비 보컬 영역으로 문서에서 제안,하지만 난 상관 없자나 내가 어떻게 14 차원의 특징 벡터를 사용하여 2 차원 이진 SVM 분류 기차를 이해할 수, 그리고 심지어는 차원에서 구분을 수행할 수있습니다 공간.

여기 어딘가에 참조용으로 사용되는 문서입니다,하지만 그들이 아니면 내가 요점을 이해하지 않았다 대답을하지 않았다.
음악 모델링 멜 주파수 cepstral 계수

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.11.9216

음악 신호 내에 찾기 목소리가 세그먼트를

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.29.3067

분리 보컬의 화음 오디오 레코딩

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.75.5580만약 누군가가 나에게이 문제에 대한 다른 기사를 제안하거나 위해서는 목소리를 적용하려면 / 비 보컬 세분화 곧 MFCC 계수하는 방법과 이진 SVM 분류 기차를 설명해주고 싶습니다.미리 감사드립니다,

Rodion

 

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