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1.
Supervised learning models have been applied to create good onset detection systems for musical audio signals. However, this always requires a large set of labeled training examples, and hand-labeling is quite tedious and time consuming. In this paper, we present a bootstrap learning approach to train an accurate note onset detection model. Audio alignment techniques are first used to find the correspondence between a symbolic music representation (such as MIDI data) and an acoustic recording. This alignment provides an initial estimate of note boundaries which can be used to train an onset detector. Once trained, the detector can be used to refine the initial set of note boundaries and training can be repeated. This iterative training process eliminates the need for hand-labeled audio. Tests show that this training method can improve an onset detector initially trained on synthetic data. Major part of work was done while the first author was at Carnegie Mellon University. Editor: Gerhard Widmer  相似文献   
2.
传统的语音评价算法,如SNR,存在语音的可懂度相关性不高的问题.有研究表明,语音的不同部分对可懂度的贡献不同,语音的浊音起始段对可懂度的影响较大.提出一种可懂度相关性相对较高的语音评价算法.在计算分段SNR之前,对语音段进行选择,选出起始段.所提出方法的可懂度计算结果与主观得分进行比较,实验结果表明,结合语音起始段(speech onset)检测算法,能够将可懂度与主观评价的相关值分别提高0.11(辅音)和0.06(句子),这也从一个侧面验证了语音的起始段对可懂度有较大影响这一研究结论.  相似文献   
3.
针对乐谱跟随中动态时间规整算法(DTW)时间精确度不高并且无法检测偏差音符的不足,提出一种基于端点检测与DTW算法的乐谱跟随系统。其前端结合端点检测算法,提取基于恒 Q 变换(CQT)的色度特征值,再将两个音频信号进行比较,最终利用 DTW 算法实现演奏音频与乐谱对齐功能,确定演奏音频每一时刻具体演奏内容。实验结果表明,提出的算法在时间精确度上较传统方法提高7.64%,并且不受节拍变化的影响,能够检测出演奏音频中是否有偏差音符。  相似文献   
4.
郑玉婷  张文俊  韩彪 《计算机工程》2012,38(10):250-252
针对现有音符起音点检测算法对非特定哼唱方式分割效果不佳的现状,提出一种新的基于音高的频谱差异算法。结合哼唱音高的变化特性,利用频谱差异算法、滑动窗平均滤波滤除冗余频谱能量干扰,降低过分割、误分割的检测错误。实验结果表明,该算法的检测准确率达80%,优于现有起音点检测算法。  相似文献   
5.
提出一种利用乐音频率变化特征进行音符起始点检测的算法,该算法基于连续小波变换(CWT)对音乐信号进行分解,分解后的信号频率和乐音频率分布相同。从分解后的信号中提取音符起始点特征,使用双边指数光滑和移动窗口归一化算法优化检测函数,产生音符起始点。  相似文献   
6.
基于差分全相位MFCC的音符起点自动检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
关欣  李锵  田洪伟 《计算机工程》2010,36(11):25-26,29
针对现有的音符起点自动检测方法难以适用于多类音乐信号,计算复杂度较高等问题,提出一种基于差分全相位MFCC的检测算法。通过全相位预处理减小频谱泄露引起的频谱模糊,差分Mel频率倒谱考虑人耳对音乐不同频率响应的非线性特性和音乐信号的动态音乐特征。实验结果表明,与公认综合检测效果好的HFC和ICA等方法相比,该方法计算复杂度小,适用音乐信号类型广,具有更优的综合检测性能。  相似文献   
7.
成娟  陈勋  彭虎 《电子学报》2016,(2):479-484
该文提出了一种基于样本熵的动作肌电信号起始点检测方法,为肌电信号应用于智能假肢控制、人机交互,以及临床疾病诊断和评估等领域提供重要前提。首先利用固定长度的滑动窗对动作肌电信号分帧,然后计算每帧信号的样本熵值,之后设定自适应阈值确定动作肌电信号的起始点。实验结果表明,样本熵能够有效表征动作肌电信号的开启模式,对较短时间的肌肉收缩松弛有很好的连续性,较之于其他常见的几类检测算法具有更好的抗噪声性能,特别是对肌肉不自主收缩产生的尖锐毛刺信号具有优异的抑制性能。  相似文献   
8.
自动音乐标注是音乐信号分析和处理中的关键技术之一,在音频分析领域有重要的地位和广泛的应用前景。本文通过对大量文献资料的查询、阅读和分析,对自动音乐标注系统进行了详细的总结,内容包括自动音乐标注技术的概念和研究内容,系统结构和发展等,并详细总结了其中的关键技术:音符切分和多基频估计,最后对目前的自动音乐标注系统的优缺点进行了总结并指出了未来该技术的发展方向。在资料整理过程中还发现本文是国内外第一篇专门针对自动音乐标注系统进行的综述性文章,具有重要的参考价值。  相似文献   
9.
提出一种基于自适应白化的音乐节拍实时跟踪算法。在对音乐信号进行触发点检测之前,构建音乐信号短时傅里叶变换的当前频域峰值表,对各频段的频谱幅值进行自适应加权,使各个频段保持相似的动态范围,改善音乐信号起伏变化较大时触发点检测准确性低的问题,进而提高节拍实时跟踪效果。在MIREX2006标准测试库上的节拍跟踪实验表明,自适应白化的引入可整体提高P-score,特别是对于起伏变化很大的音乐信号,节拍跟踪效果的提高非常明显。  相似文献   
10.
结合多通道处理的智能音符起点检测方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
音符起点检测似中的一个棘手问题是:检测门限不仅因乐曲的不同而不同,而且对同一首乐曲的不同段落也不一样。此前提出的基于音符平均能量NAE(NoteAverageEnergy)的时域方法,虽然摆脱了门限选择问题,但它要求乐曲功率络的音符模式,要么是硬模式(快起慢落)要么是软模式(慢起快落)。智能检测方法首先对整首乐曲功率包络的变化按不同模式划分为若干段落,然后对不同的段落施以不同的检测准则,这使它能胜任更加复杂的混合模式。在成功识别音符模式的基础上,漏检音符的查找策略使智能检测方法的检测率显著提高。对各种乐器和曲风的乐曲所做的大量实验表明:智能检测方法能够准确检测出80%以上的音符。结合了多通道处理技术的智能检测方法,使检测率又提高了10%。  相似文献   
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