基于GMM和人耳聽(tīng)覺(jué)特征的歌手識(shí)別系統(tǒng)算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，多媒體信息資源迅速增加。面對(duì)多媒體音樂(lè)庫(kù)中的海量資源，人們要查詢到符合自己需求的目標(biāo)音樂(lè)異常困難。如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)分析并感知用戶對(duì)音樂(lè)資源的需求成為人機(jī)交互能力未來(lái)發(fā)展的目標(biāo)?；趦?nèi)容的音樂(lè)信息檢索應(yīng)用主要體現(xiàn)在音樂(lè)的自動(dòng)分類(lèi)和識(shí)別中，而眾多的音樂(lè)分類(lèi)中，以音樂(lè)流派分類(lèi)和音樂(lè)歌手識(shí)別較為常見(jiàn)。音樂(lè)自動(dòng)分類(lèi)中的歌手識(shí)別屬于音樂(lè)信息檢索一個(gè)重要分支。歌手識(shí)別是采用機(jī)器識(shí)別的方法，模擬人耳的這種“經(jīng)驗(yàn)”來(lái)識(shí)別歌手的聲音。<

2、br>　　 本文研究的重點(diǎn)是應(yīng)用高斯混合模型算法并基于人耳的聽(tīng)覺(jué)特征的歌手識(shí)別，屬于基于內(nèi)容的音樂(lè)識(shí)別范疇。本系統(tǒng)利用提取歌曲中歌聲的人耳聽(tīng)覺(jué)特性以達(dá)到識(shí)別不同歌手的目的，為未知歌曲的信息內(nèi)容提供了基于聲音的歌手識(shí)別，提高了歌手識(shí)別的正確率，豐富了音樂(lè)信息檢索的內(nèi)容。
　　 本文首先討論了音樂(lè)和人聲的基本特性，并圍繞歌手識(shí)別進(jìn)行展開(kāi)，提出了能代表人耳聽(tīng)覺(jué)的特性作為識(shí)別特征的方法。其次研究了歌曲中人聲識(shí)別的內(nèi)容，并利用稀疏表示的