基于混合高斯模型和倒譜變換的歌手識別算法研究.pdf

1、如今互聯(lián)網(wǎng)上的多媒體資源不斷增多，于此同時伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展。對于眾多的音視頻資源，如何對這些數(shù)據(jù)進行分類處理就成為一個當(dāng)前迫切需要解決的問題。特別是大量的音樂資源，手工分類已無法應(yīng)對，人們需要對它們有高效快速的識別方法。音樂流派分類和音樂歌手識別這兩方面在音樂分類算法領(lǐng)域的研究中開展的比較廣泛。其中音樂歌手識別通常采用機器來識別和分類。
　　本算法的設(shè)計思路是利用兩組倒譜參數(shù)之間的變換來減弱背景伴奏的干擾實現(xiàn)歌手識別。本算

2、法首先利用說話人識別算法，對語音數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提取特征向量。但和其他算法的不同點在于，提取兩組特征向量，一組是歌手的清唱聲音，一組是歌唱聲音。然后通過研究清唱和歌聲之間的MFCC倒譜系數(shù)的變化，并用高斯混合模型描述這種變化，再在得到待識別語音特征向量時應(yīng)用該變換，實現(xiàn)對未知音頻資源中背景音樂伴奏的減弱，得到歌手的語音信息，最后就是利用模板庫匹配，識別出不同的歌手。
　　通過實驗的設(shè)計和實現(xiàn)，驗證了該方法應(yīng)用于歌手識別領(lǐng)域的可行性