基于单源欠定语音分离的音乐主旋律提取方法研究的开题报告

基于单源欠定语音分离的音乐主旋律提取方法研究的开题报告一、研究背景在当前数字音频的发展下，音乐数据的份额越来越大，音乐处理的需求也随之增长。音乐中有时包含了多个声音源，如果需要对其中单独一个声源进行处理，那么需要提取出该声源的音频信号。因此，音源分离在音乐处理中变得越来越重要。基于单源欠定的音频分离方法可以通过单个音源分离音频信号的相关信息，将混合音频信号分离成源信号。近年来，关于单源欠定音源分离的研究得到了广泛的关注和研究。然而，由于混合信号的复杂性和人耳的复杂感知过程，单源欠定音源分离的处理结果并不稳定。对于音乐信号，主旋律是最具明显特征的一个声源。因此，对音乐信号进行单源欠定分离时，基于主旋律的音频信号提取是一项重要的任务。在音乐信息处理中，主旋律提取的应用领域非常广泛，例如歌曲智能识别、歌曲信息检索、歌曲跟踪等等。因此，在此背景下，本文提出了一种基于单源欠定音源分离的音乐主旋律提取方法。二、研究内容本文的主要研究内容包括以下几个方面：1、分析单源欠定音源分离的基本原理和方法，了解现有的单源欠定音源分离技术发展现状。2、分析音乐主旋律提取的实现原理和方法，了解现有的音乐主旋律提取技术发展现状。3、设计一种基于单源欠定音源分离的音乐主旋律提取方法。通过分析音乐信号中的特征信息以及主旋律的特征，设计一个合适的模型来提取音乐主旋律。4、实现一个音乐主旋律提取的系统，并通过实验验证所提出的方法的有效性和可行性。三、研究意义和创新性现有的音乐主旋律提取方法大多数是通过复杂的算法和特征提取来完成，这些方法基本上都是基于非欠定音源分离技术的，因此，在研究基于单源欠定音源分离技术的音乐主旋律提取方法上，本文具有一定的创新性，同时，本文的研究结果可为音乐信息处理提供理论和实践依据，其具体意义如下：1、这种基于单源欠定音源分离技术的音乐主旋律提取方法具有较高的实用价值，可为音乐信息处理提供有效的数据处理方法。2、本文的研究结果可促进单源欠定音源分离技术在音乐信息处理中的应用，进一步完善和提高音乐信息处理的技术水平和方法。3、本文的研究有一定的理论基础和实际应用价值，对不同领域的音乐信息处理和学术研究有重要的启示作用。四、预期成果本文的预期成果主要包括以下几点：1、掌握基于单源欠定音源分离技术的音乐主旋律提取方法的基本原理和实现方法。2、设计并实现一个基于单源欠定音源分离技术的音乐主旋律提取系统。3、评估实现系统的性能和可行性，并在实验中对所提出的方法进行测试和验证。4、提供一种基于单源欠定音源分离技术的音乐主旋律提取方案，为音乐信息处理提供新的数据处理方法和技术支持。五、研究方法和步骤本文的研究方法和步骤主要包括以下几点：1、文献综述和调研：通过查阅相关文献和调研，了解单源欠定音源分离技术和音乐主旋律提取的发展现状，为本文的研究提供理论和实践基础。2、问题分析和解决方案的设计：通过分析问题，设计基于单源欠定音源分离的音乐主旋律提取方法，包括算法设计、特征提取、模型构建等。3、系统实现和测试：基于设计方案，设计并开发一个基于单源欠定音源分离的音乐主旋律提取系统，并在实验中对所提出的方法进行测试和验证。4、结果分析和总结：对实验结果进行分析和总结，测试所提出方法的效果和优化空间，进一步探索单源欠定音源分离技术和音乐主旋律提取的发展方向。六、参考文献[1]LiY,ZhaoX,LiJ,etal.Musicsourceseparationbasedonunsupervisedlearning[J].IEEETransactionsonMultimedia,2019.[2]ZhuJ,ZhangM,HuangD,etal.Deeprecurrentneuralnetworksforsinglechannelsourceseparation[J].IEEESignalProcessingLetters,2019.[3]JanssonA,HumphreyEJ,MontecchioN,etal.Singingvoiceseparationwithdeepu-netconvolutionalnetworks[C]//Acoust