【摘 要】
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为有效缓解非负矩阵分离算法适应性不足,且对于学习样本过分依赖等缺陷,本文提出了基于谐和与击打声源分离相结合的音乐分离算法。通过谐和与击打声源分离算法在高分辨率下分离音乐信号,保存谐和声源;通过灵活窗非负矩阵分离算法再次分离击打声源。同时以公开化音乐数据集为载体测试分离算法整体性能,结果表明此算法性能稳定,对于人声与伴奏,分离性能都相对较优;具备一定鲁棒性,可显著提升人声伴奏分离之后的音频质量。
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为有效缓解非负矩阵分离算法适应性不足,且对于学习样本过分依赖等缺陷,本文提出了基于谐和与击打声源分离相结合的音乐分离算法。通过谐和与击打声源分离算法在高分辨率下分离音乐信号,保存谐和声源;通过灵活窗非负矩阵分离算法再次分离击打声源。同时以公开化音乐数据集为载体测试分离算法整体性能,结果表明此算法性能稳定,对于人声与伴奏,分离性能都相对较优;具备一定鲁棒性,可显著提升人声伴奏分离之后的音频质量。
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