基于概率混合模型分解的多音复音音乐信号的乐器识别和音高估计

Instrument identification; Instrument-pitch identification;

在本文中，我们提出了一种基于概率混合模型分解的方法，该方法可以同时识别乐器类型，估计音高并将每个音高分配给包含多个音源的单声道复音音频。在提出的系统中，将观察到的混合音符的概率密度函数（PDF）视为所有可能音符模型的加权和近似值。这些音符模型涵盖了14种乐器及其所有可能的音高，并根据概率描述了它们的动态频率包络线。表示特定类型乐器音高存在概率的权重系数是使用最大期望（EM）算法估算的。权重系数用于检测源乐器的类型和音高。涉及在指定的音高范围F3-F6（37个音高）内的14台乐器的实验结果显示出良好的辨别能力，尤其是在乐器识别和乐器音高识别方面。对于包括音符起音检测工具的整个系统，使用四重和弦录音，乐器音高识别，乐器识别和音高估计的平均F测量值分别为55.4、62.5和86％。

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