基於母音哼唱特徵之國語流行音樂的歌手識別技術

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題名:	基於母音哼唱特徵之國語流行音樂的歌手識別技術
作者:	劉志俊 Liu, Chih-Chin
貢獻者:	資訊工程學系 Computer Science & Information Engineering
關鍵詞:	歌者辨識;高斯混和模型;共振峰分析;PLP;MFCC
日期:	2012
上傳時間:	2014-06-27 01:39:24 (UTC+8)
摘要:	由於網際網路上數位音樂的普及，許多音樂相關的應用需要歌者辨識的技術。在本文中，我們提出一種基於高斯混和模型的歌者辨識技術。由於唱歌時一個樂音必須遵照樂譜所標記的音高來演唱，故歌聲的音響類型(acoustic classes)要遠高於說話的音響類型。為了減化高斯混合模型訓練與辨識的複雜度，本文提出多階層式的GMM分類架構，使用共振峰、PLP特徵值與MFCC特徵值等三種特徵值，考慮性別、母音、音高、發聲腔道的對歌者識別影響。實驗對10位男性與10女性的無伴奏清唱歌曲辨識準確度約為81%；而對商業發行有伴奏音樂
顯示於類別:	[資訊工程學系] 研討會論文

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