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公开(公告)号：CN106297824B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201610872916.5
申请日：2016-09-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G10L25/45 , G10L25/27 , G10L21/0272
Abstract: 本发明公开了一种基于分层可靠度变化趋势的音频分割方法，具体步骤包括：1)定长分析窗内基于可靠度变化趋势的分层跳变点检测；2)基于定长分析窗内跳变点检测的音频分割。本发明采用定长分析窗来避免分窗检测导致的累积误差，在定长分析窗内根据可靠度变化趋势来检测声学跳变点以解决冗余点过多与硬判决的局限性问题，同时在定长分析窗内采用自顶向下的分层检测方式来避免跳变点漏检的情况，能够有效减少冗余分割点，提高综合性能。
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公开(公告)号：CN110189768B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910395241.3
申请日：2019-05-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G10L25/51
Abstract: 本发明公开了一种基于条件随机场的中国民歌地域分类方法。本发明提出考虑音乐的时序性，采用条件随机场对民歌的帧特征进行建模，其中结合受限玻尔兹曼机计算其标注序列，使用拟牛顿算法和k次对比散度方法对参数进行学习，最后进行音乐地域分类的实现。相比于传统的方法，本发明解决了特征序列时序关系缺失问题，同时采用受限玻尔兹曼机计算条件随机场标注序列，解决了以往研究计算标注序列的准确度“瓶颈”问题。此外，受限玻尔兹曼机对音频帧特征进行学习，得到音乐高级特征，增大了帧特征之间的差异，简化了手工音频特征设计的难度。本发明方法有效解决了民歌分类精度的问题，提高了民歌地域风格分类的结果。
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公开(公告)号：CN106297824A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610872916.5
申请日：2016-09-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G10L25/45 , G10L25/27 , G10L21/0272
CPC classification number: G10L25/45 , G10L21/0272 , G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于分层可靠度变化趋势的音频分割方法，具体步骤包括：1)定长分析窗内基于可靠度变化趋势的分层跳变点检测；2)基于定长分析窗内跳变点检测的音频分割。本发明采用定长分析窗来避免分窗检测导致的累积误差，在定长分析窗内根据可靠度变化趋势来检测声学跳变点以解决冗余点过多与硬判决的局限性问题，同时在定长分析窗内采用自顶向下的分层检测方式来避免跳变点漏检的情况，能够有效减少冗余分割点，提高综合性能。
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公开(公告)号：CN110189768A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910395241.3
申请日：2019-05-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G10L25/51
Abstract: 本发明公开了一种基于条件随机场的中国民歌地域分类方法。本发明提出考虑音乐的时序性，采用条件随机场对民歌的帧特征进行建模，其中结合受限玻尔兹曼机计算其标注序列，使用拟牛顿算法和k次对比散度方法对参数进行学习，最后进行音乐地域分类的实现。相比于传统的方法，本发明解决了特征序列时序关系缺失问题，同时采用受限玻尔兹曼机计算条件随机场标注序列，解决了以往研究计算标注序列的准确度“瓶颈”问题。此外，受限玻尔兹曼机对音频帧特征进行学习，得到音乐高级特征，增大了帧特征之间的差异，简化了手工音频特征设计的难度。本发明方法有效解决了民歌分类精度的问题，提高了民歌地域风格分类的结果。
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