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72.
吴淦洲 《数学的实践与认识》2014,(5)
首先用离散傅立叶变换对音乐进行预处理,然后根据不同类型音乐的统计规律提取了特征向量.最后利用BP神经网络对特征向量进行训练,建立了一种基于神经网络的音乐分类方法.仿真实验结果表明,方法是一种有效的分类方法. 相似文献
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74.
正1实验装置介绍与优点1.1装置介绍利用固体与液体在不加热的情况下反应制取气体,将制取气体与喷泉实验相结合,设计了快捷、连续、通用的音乐喷泉装置,如图1所示。左边的烧瓶与分液漏斗组合为气体发生装置;倒置的漏斗用来吸收尾气,防止污染空气,同时,喷泉实验结 相似文献
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针对音乐中乐器声源表征特异性不足的问题,结合乐器声源与曲式内容相关的结构特征,提出了双维序列注意力/时域端到端音乐源分离方法。首先,由于各乐器声源在曲式不同部分的出现具有显著规律性,因此从时间及特征通道两个维度,对特征基函数进行差异化注意力加权。其次,在损失函数中引入频率多分辨因子,同时从时域及频域衡量分离后声源和理想声源间的差异。在MUSDB18数据集上的实验结果表明,同时强调声源的时域曲式结构特征和离散谐波特征,可以进一步改善乐器声源分离效果。与目前最先进的时域端到端音乐源分离方法 Demucs相比,信噪比指标提升了0.40 dB,且在鼓和低音等声源的分离上表现尤为突出,鼓声源信噪比指标提升0.13 dB,低音声源信噪比指标提升0.60 dB。充分利用声源的语义内容及声学特征等多维度先验知识,可以进一步提升声源表征的特异性,从而提升声源的可分离程度。 相似文献
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