文档介绍：西南交通大学硕士研究生学位论文基于非负矩阵分解的单通道音乐分离研究值曼皇信。级翟鹏申请学位级别王堂亟±指导老师王建墓教援二零一三年六月一令一二,平/、月级姓名专业国际图书分类号:国内图书分类号:密级:公开
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指导老师签名:孑锨一嫦鞋轹帮鹕槐C堋淌褂帽臼谌ㄊ椤≯纾.;;朐谝陨戏娇蚰诖颉獭C芸冢日期:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。瘄,
西南交通大学硕士学位论文主要工作毕声明日期:加,;.本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:聚类音乐成分,:首先采用算法从乐谱合成的音乐中学习音乐成分;然后将所得的音乐成分作为算法分解混合音乐频谱的基矩阵与增益矩阵的初始值,最相结合的分离方法,首先引入经验模态分解算法对时域混合音乐信号进行预处理,将其分解优地调整稀疏权重因子,同时利用算法对每阶煞值钠灯捉蟹纸猓幼每阶至康氖庇蜃釉淳诒嗡惴ḿ岸淌备道镆赌姹浠还兰瞥觯钪战庇蜃釉葱藕聚类为相应的乐器源。计算机仿真实验表明该方法相比于直接利用算法略有本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。攵源撤歉壕卣蠓纸馑惴琋茨苡行У终维纳滤波分解成分获得估计的乐器信号。A思跎倮制骷涞氖逼抵氐疚墓菇硕∈⒏菝拷譏分量的混合度,最提高。学位论文作者签名:畁
摘要第音乐的创作、表演是人类最复杂的文化产物。近年来,随着自动音乐分析、重组和号变得尤为重要,而单个麦克风的音乐录制是极其普遍的,所以本文研究的重点是从单通道线性瞬时混合音乐中分离出乐器信号。非负矩阵分解琋惴芄挥行У亟衾制灯追纸馕H舾苫疽舴煞郑ǘ喔隼制同时演奏时,不同乐器源的时频混叠十分严重,同时未存在有效的聚类算法将分解后为此本文从以下两个方面进行了研究:针对惴ǚ纸庖衾殖煞植灰拙劾嗟奈侍猓疚母隽薓制准喽较碌陌宀郑离方法。该方法首先将不同乐器的乐谱合成为音乐信号,并采用算法从不同乐器的合成音乐中学习音乐成分,然后将所得的音乐成分分别初始化分解混真实验表明该方法相比于其它乐谱监督下的分离算法在分离评价指标上有明显改进,为了减少乐器间的时频重叠,本文采用了由传统惴ㄍ卣沟亩∈璺歉壕直接分解混合音乐频谱所导致的乐器成分模糊问题,本文引入经验模态分解算法对时域混合音乐信号进行预处理,将混合音,并根据每阶至康幕旌度,最优地调整稀疏权重因子,同时利用算法对每阶煞值钠灯捉蟹纸猓接着每阶至康氖庇蜃釉淳诒嗡惴ḿ岸淌备道镆赌姹浠还兰频玫剑钪战庇蜃源信号聚类为相应的乐器源。计算机仿真实验表明该方法相比于直接利用算关键词:音乐分离;乐谱;非负矩阵分解;经验模态分解;稀疏性西南交通大学硕士研究生学位论文海量音乐数据检索需求的日益增长,导致从多声部混合音乐信号中分离出特定乐器信的音乐成分归类为所属乐器源,斋藤非负矩阵分解琁的音乐源分合音乐频谱的基矩阵与增益矩阵,最终维纳滤波分解成分获得估计的源乐器信号。仿但增加了时间复杂度。。畁
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