基于混合高斯模型和倒譜變換的歌手識(shí)別算法研究.pdf

1、如今互聯(lián)網(wǎng)上的多媒體資源不斷增多，于此同時(shí)伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展。對(duì)于眾多的音視頻資源，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理就成為一個(gè)當(dāng)前迫切需要解決的問題。特別是大量的音樂資源，手工分類已無法應(yīng)對(duì)，人們需要對(duì)它們有高效快速的識(shí)別方法。音樂流派分類和音樂歌手識(shí)別這兩方面在音樂分類算法領(lǐng)域的研究中開展的比較廣泛。其中音樂歌手識(shí)別通常采用機(jī)器來識(shí)別和分類。
　　本算法的設(shè)計(jì)思路是利用兩組倒譜參數(shù)之間的變換來減弱背景伴奏的干擾實(shí)現(xiàn)歌手識(shí)別。本算

2、法首先利用說話人識(shí)別算法，對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取特征向量。但和其他算法的不同點(diǎn)在于，提取兩組特征向量，一組是歌手的清唱聲音，一組是歌唱聲音。然后通過研究清唱和歌聲之間的MFCC倒譜系數(shù)的變化，并用高斯混合模型描述這種變化，再在得到待識(shí)別語(yǔ)音特征向量時(shí)應(yīng)用該變換，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知音頻資源中背景音樂伴奏的減弱，得到歌手的語(yǔ)音信息，最后就是利用模板庫(kù)匹配，識(shí)別出不同的歌手。
　　通過實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，驗(yàn)證了該方法應(yīng)用于歌手識(shí)別領(lǐng)域的可行性