基于循环神经网络的歌曲旋律与人声分离系统设计与实现.pdf

"基于循环神经网络的歌曲旋律与人声分离系统设计与实现" 本文介绍了一种基于循环神经网络的歌曲旋律与人声分离系统设计与实现。该系统旨在解决当前计算机市场缺乏分离歌曲人声与伴奏软件的现状通过分析国内外两种主流的人声分离算法，充分总结其优势和不足，并将人声分离的思想与深度学习算法相结合，提出利用循环神经网络处理歌曲进行分离的构想，并通过实践获得成功。 在该系统中，作者首先对原始音频进行预处理，然后提取人声特征，并放入搭建好的语音模型中训练学习，最后输出降噪处理后的人声流和乐声流。该系统的技术路线主要包括预处理、特征提取、模型训练和输出降噪处理四个重要的技术环节。 在预处理环节中，作者使用了预加重、分帧和加窗的操作，以解决原始歌曲存在格式、码率、噪声等问题。然后，在特征提取环节中，作者使用了Mel 频率倒谱（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）特征作为训练模型的输入。MFCC 参数能很好地反映人耳听觉系统的非线性特性，并在特征提取过程中利用了歌唱者的音调特性，是用于人声特征提取最有效的特征之一。 在模型训练环节中，作者使用了基于双向长短时记忆单元的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），该模型能够针对语音的时序进行建模，并利用了一些控制器来控制信息流，解决了传统的神经网络声学模型的梯度爆炸和梯度消失的问题。最后，在输出降噪处理环节中，作者输出了降噪处理后的人声流和乐声流。 该系统的实现对于音乐领域的发展具有非常重大的实践和理论价值。本文的贡献在于提出了一种基于循环神经网络的歌曲旋律与人声分离系统设计与实现，填补了当前计算机市场缺乏分离歌曲人声与伴奏软件的空缺，为音乐爱好者和音乐工作者提供了一种实用的解决方案。 关键词：人声源分离；深度学习；循环神经网络；歌曲旋律与人声分离系统设计与实现。