【摘 要】
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歌声检测是音乐人工智能领域重要的基础性工作,也是很多相关研究的必备技术或者增强技术。提出一种基于深度残差卷积神经网络的歌声检测算法,该算法在仅仅输入简单朴素特征的
【机 构】
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金陵科技学院软件工程学院,南昌航空大学软件学院
【基金项目】
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江苏省教育厅高校优秀中青年教师和校长境外研修项目(2018-191),金陵科技学院博士科研启动基金(jit-b-201509)。
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歌声检测是音乐人工智能领域重要的基础性工作,也是很多相关研究的必备技术或者增强技术。提出一种基于深度残差卷积神经网络的歌声检测算法,该算法在仅仅输入简单朴素特征的情况下,通过多层次卷积神经网络,能学习到比浅层卷积神经网络更多的、更有效的歌声特征,从而提高算法的整体性能。根据2种基本的残差网络结构,设计了6种不同深度的卷积神经网络,通过与基线系统的实验结果进行比较,证明了新算法的性能优于基于浅层卷积神经网络算法的性能。同时,新算法的网络深度可调性为应用增加了灵活性。
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