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公开(公告)号:CN111402919A
公开(公告)日:2020-07-10
申请号:CN201911278068.5
申请日:2019-12-12
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多视图的戏曲唱腔风格识别方法,包括步骤如下:S1收集戏曲音频并进行正反例标记;S2对标记的戏曲音频进行预处理;S3对预处理之后的音频进行特征提取;S4搭建训练模型,优化模型参数;S5使用优化后的卷积神经网络模型,识别正例戏曲风格。从原始音频数据中生成语谱图、MFCC谱图等多个视图下的表示,并在不同尺度下生成训练样本,随后采用卷积神经网络(CNN)模型抽取特征并融合至分类模型中,以识别某类特定艺术家的风格。本方法可以准确识别戏曲的风格,可作为戏曲教学中的唱腔评分依据,模型学得的参数也可用于生成具有特定风格的唱腔。
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