【摘 要】
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音乐源分离是将音乐不同的音轨分离成不同的音频,比如人声源和伴奏源。在标准的单通道混合音乐下,音乐源分离系统的性能已经达到了一定的瓶颈。如何提高在该条件下的系统性能,促进大规模音乐源分离技术的应用推广,这是一个重要的挑战。据此,本文研究基于深度卷积神经网络的音乐源分离模型,设计并实现一套可供用户分离音乐提取人声和伴奏的软件系统,其贡献如下:（1）针对单阶段编码器-解码器网络模型,提出了一种基于二阶段
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音乐源分离是将音乐不同的音轨分离成不同的音频,比如人声源和伴奏源。在标准的单通道混合音乐下,音乐源分离系统的性能已经达到了一定的瓶颈。如何提高在该条件下的系统性能,促进大规模音乐源分离技术的应用推广,这是一个重要的挑战。据此,本文研究基于深度卷积神经网络的音乐源分离模型,设计并实现一套可供用户分离音乐提取人声和伴奏的软件系统,其贡献如下:（1）针对单阶段编码器-解码器网络模型,提出了一种基于二阶段门控编解码网络架构。其中第一阶段为基于编解码卷积神经网络的掩蔽分离结构,第二阶段为小型一阶段模型的映射增强结构。在此基础上,二阶段的联合方式为每个评估源设置了一道扇门、添加控制开关,通过一定的负反馈回路计算的校验值来启动开关。实验证明,所提出的模型相较于SHN模型的人声源和伴奏源的失真率分别提高了0.44d B和0.09d B。（2）针对编码器-解码器网络模型,提出一种可嵌入的融合补偿级联结构,其中,在编码器阶段嵌入融合模块提高特征提取的能力,以及瓶颈层的表征能力;在解码器阶段嵌入补偿模块恢复编码器所丢失的部分信息。实验结果表明,与SHN模型相比,融合补偿级联结构使人声源和伴奏源的失真率分别提高了0.40d B和0.07d B。（3）使用注意力机制和编码器-解码器网络构建音乐源分离模型。使用注意力机制嵌套在二阶段架构上,一方面是使用自注意力机制协调二阶段的控制门,使得第一阶段和第二个阶段的训练更加智能化;另一方面,使用自注意力机制嵌套在编解码的跳跃连接上,解决低分辨率过多重复的问题,并且选择性地级联到解码器。实验结果证明,注意力机制嵌入在二阶段模型与SHN模型相比,有效地将人声源和伴奏源的失真率分别提高了0.53d B和0.20d B。
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