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J-GLOBAL ID：201602248515542856   整理番号：16A0768179

DNNと適応ピッチ追跡による単耳多声オーディオ音楽からの歌声分離とピッチ抽出【Powered by NICT】

Singing Voice Separation and Pitch Extraction from Monaural Polyphonic Audio Music via DNN and Adaptive Pitch Tracking

著者 (3件)： Fan Zhe-Cheng ,  Jang Jyh-Shing Roger ,  Lu Chung-Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BigMM  ページ： 178-185  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネット上でオーディオ音楽どこでもの爆発的な成長により,それらの重要な成分に基づく音声音楽,共通のポピュラー音楽のための音声ピッチのような分類またはに回復できることがますます重要になっている。本論文では,歌唱ピッチ抽出,単耳多声オーディオ音楽のための歌唱音声分離とピッチ追跡を含むへの新規で効果的な二段階アプローチを提案した。第一段階は,管理された環境における深部ニューラルネットワークを用いた歌から歌声を抽出した。第二段階では,ロバストな方法で抽出された歌唱音声に基づくピッチを推定した。MIR1Kに基づく実験結果は,提案した方法が生ピッチ精度における従来の最先端技術アプローチよりも優れていることを示した。さらに,提案した方法は2015年にMIREX(Music Information Retrieval Evaluation eXchange)の歌声分離とオーディオメロディ抽出タスクに提出した。競争の結果は,提案した手法が他の提出されたアルゴリズム,音楽処理における将来の応用のための方法の実現可能性を実証するよりも優れていることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  ロバスト性 ,  *オーディオ機器 ,  インターネット ,  深部 ,  *音楽 ,  *歌 ,  ポピュラー音楽 ,  *歌声
準シソーラス用語： 音声分離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 楽器音響  (BB03070Y) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 適応 ,  ピッチ ,  追跡 ,  単耳 ,  声 ,  オーディオ ,  音楽 ,  歌声