基于特征融合的声乐分类研究

摘要：

[目的]针对音乐信息检索中的声乐分类问题,将音频的统计特征和图像特征进行融合,探索效果更好的分类模型.[方法]抽取音频信息的统计特征以及梅尔频谱图图像特征.将机器学习方法用于统计特征,并设计了一种多层卷积神经网络架构用于图像特征,将声乐分类问题转化为图像分类问题,最后提出一种融合统计特征和图像特征的深度学习方法.[结果]在声乐分类任务上,基于图像特征的深度学习方法比机器学习方法F1值提高约6个百分点,基于特征融合的深度学习模型F1值可达到69％以上,超过基于图像特征的深度学习模型3.4个百分点.[局限]实验数据量较小,未能完全发挥深度学习方法的优势.[结论]梅尔频谱图采样参数的设置对深度模型实验结果有较大影响,本文提出的特征融合方法可以有效提升声乐分类性能.

关键词：声乐分类、卷积神经网络、特征融合、音乐信息检索、梅尔频谱图

所属期刊栏目：5

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金17ZDA291

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：59-70