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关于MUALLEF的探究:一种针对音乐信息检索中的多音高估计与起始点识别的方法研究

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简介:
本研究聚焦于音乐信息检索领域中MUALLEF方法的应用,深入探讨其在多音高估计及音频信号起始点识别方面的效能与优势。 MUALLEF(阿拉伯语:مؤلف,发音为Mouallef,意为Composer)是一个用于音乐信息检索(MIR)算法的Python库。它是我在硕士论文中研究的MIR算法的一个实现版本。我使用这段代码生成了相关结果。 要安装该库,请按照以下步骤操作: 1. 初始化Python虚拟环境:请导航到存储库主页并输入命令 `python3 -m venv venv`。 2. 安装依赖项:执行命令 `pip3 install -r requirements.txt`。 注意,使用名为“venv”的虚拟环境可以避免一些问题。但是,请勿在生成文档时在同一路径下创建其他名称的虚拟环境,这可能会破坏某些依赖关系。

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客服
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  • MUALLEF
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    本研究聚焦于音乐信息检索领域中MUALLEF方法的应用,深入探讨其在多音高估计及音频信号起始点识别方面的效能与优势。 MUALLEF(阿拉伯语:مؤلف,发音为Mouallef,意为Composer)是一个用于音乐信息检索(MIR)算法的Python库。它是我在硕士论文中研究的MIR算法的一个实现版本。我使用这段代码生成了相关结果。 要安装该库,请按照以下步骤操作: 1. 初始化Python虚拟环境:请导航到存储库主页并输入命令 `python3 -m venv venv`。 2. 安装依赖项:执行命令 `pip3 install -r requirements.txt`。 注意,使用名为“venv”的虚拟环境可以避免一些问题。但是,请勿在生成文档时在同一路径下创建其他名称的虚拟环境,这可能会破坏某些依赖关系。
  • Onset Detector: 个用事件Python脚本
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    onset_detector 是一款专为音乐信号处理设计的 Python 脚本,能够精准捕捉音频中的时域事件起始点,适用于音轨分析、自动打拍等多种应用场景。 起始检测器用于识别音乐信号中事件的开始位置。这是一个关于编写Python脚本来实现这一功能的描述。
  • 噪比
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  • MIR:
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    MIR音乐信息检索计划致力于研究和开发先进的技术手段,用于高效搜索、浏览和组织数字音频文件中的音乐作品及其相关信息。 mir是一个音乐信息检索项目。
  • :利用MFCCGMM
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    本研究探讨了通过提取音频信号中的梅尔频率倒谱系数(MFCC)并结合高斯混合模型(GMM)进行性别分类的有效性,为语音处理领域提供了一种新的分析手段。 基于语音的性别识别使用免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)。该数据集中包含10位说话者(5位女性和5位男性)的讲话,每位说话者的录音大约有350句。 在理论声学特征提取中,我们选用梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为它们在说话人验证中表现出色。具体步骤如下: - 对信号进行傅立叶变换。 - 使用三角形重叠窗口将上述光谱的功率映射到Mel尺度上。 - 记录每个Mel频率下的对数功率值。 这些特征被用于构建高斯混合模型(GMM)以实现性别识别任务。
  • DSP开发板上语系统
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    本文为系列研究的第一部分,探讨了在DSP开发板上构建和优化语音识别系统的初步探索和技术挑战。通过理论分析与实验测试相结合的方法,旨在提高嵌入式设备上的语音识别性能,以适应智能硬件的需求。 0 引言 语音识别技术旨在让机器能够理解人类语言,并最终实现人机之间的自然交流。在过去几十年里,自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR)技术取得了显著进展。 目前的ASR系统已经可以从处理小词汇量的任务如数字识别扩展到大词汇量场景如广播新闻的解析。然而,在实际应用中,尤其是会话任务上,这些系统的性能仍然远不如人类的表现。因此,语音识别技术的应用已成为一个充满竞争和挑战性的高新技术领域。 随着DSP(数字信号处理器)技术的发展和完善,基于DSP的语音识别算法得以实现,并且在成本、能耗、速度、精度以及体积等方面具有PC机无法比拟的优势,展现出巨大的发展潜力。
  • 动物声分类_CNNCNN-MFCC比_MFCC
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    本研究探讨了基于卷积神经网络(CNN)和结合梅尔频率倒谱系数(MFCC)的CNN模型在动物声音信号分类中的应用效果,通过对比分析寻找最优识别方案。 提取声音信号的MFCC特征,并使用CNN对五种动物信号进行分类。
  • MFCC在语情感应用
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  • 特征提取
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  • 号端综述展望.pdf
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    本文全面回顾了语音信号端点检测领域的研究进展,并对其关键技术、应用挑战及未来发展方向进行了深入探讨和分析。 端点检测是语音信号处理过程中的关键步骤之一,其准确性直接影响到语音信号的处理速度与结果的质量。因此,在噪声环境下进行有效的端点检测一直是该领域的研究热点。本段落从基于时间域参数、频率域参数、时频联合参数以及模型匹配等多种方法的角度出发,全面回顾了端点检测技术的发展历程,并对各种方法的优点和不足进行了深入分析,同时提出了改进建议。此外,文章还展望了未来在这一领域可能的研究方向和发展趋势。