基于时频分析的音乐识别和歌声分离算法研究

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1、仫旦大擎万方数据博士学位论文基于时频分析的音乐识别和歌声分离算法研究ResearchonTime--FrequencyAnalysisBasedMusicIdentificationandSingingSeparationAlgorithms院系：计算机科学技术学院专业：计算机应用技术作者：朱碧磊攻读学位：博士指导教师：薛向阳教授、李伟教授指导小组成员：陆佩忠教授阚海斌教授张珥杰教授万方数据论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均

2、已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。作者签名：论文使用授权声明日期：≯f够．6、；．本人完全了解复旦大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名：导师签名：万方数据目录目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．I图目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．V中英对照表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IX摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．XIAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯XIII第1章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1．1研究的背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2研究的内容和主要贡献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．3论文结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4第2章音乐信息检索中的时频分析方法综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．52．1常用的音乐时频表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．1．1短时傅里叶变换时频谱图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．1．2常数Q变换时频谱图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．72．1．3Chromagram⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．82．1．4基于

4、伽马通滤波器组的时频表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．82．2基于时频表示的音乐分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯lO2．2．1基于正弦建模的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．102．2．2基于相似矩阵的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．102．2．3基于计算机视觉的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132．2．4基于矩阵分解的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．14第3章基于时频谱图SIFT特征的鲁棒音乐识别⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．173．1简介及相关工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．173．2鲁棒音频指纹提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l3．2．1时频谱图图像构建⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．213．2．2音频的时频处理和CQT时频谱图图像变换之间的关系⋯⋯⋯223．2．3时频谱图图像特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24万方数据II目录3．3音频指纹的匹配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．263．3．1基于局部敏感哈希的最近邻子指纹检索⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．263．3．2子指纹的匹配确定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．273．4算法评测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯283．4．1数据库⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．283．4．2参数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．293．4．3鲁棒性测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯3l3．5本章总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯33第4章基于多层时频谱图分解的单声道歌声分离⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯354．1简介及相关工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．354．2算法描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯374．2．1基于长窗口时频谱图分解的谐和乐器消减⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．374．2．2基于短窗口时频谱图分解的打击乐器消减⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．404．2．3歌声分离的两种策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．424．3基于MIR-1K数据集的算法评测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯424．3．1数据集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．434．3．2评测指

7、标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．444．3．3参数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．444．3．4不同分离策略的性能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．474．3．5算法比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．514．4基于Beach．Boys数据集的算法评测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯554．4．1数据集⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．554．4．2参数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．554．4．3算法比较l⋯⋯⋯⋯⋯⋯