【摘 要】
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有效地检测出流行音乐中的歌唱部分对在海量数据库中进行音乐检索、浏览、归类，以及旋律提取和歌唱家识别等有较大的价值．本文使用在语音信号处理中广泛使用的基于梅尔频率的倒
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60702071)资助;四川省科技厅应用基础研究基金数字免疫网络研究项目(2006J13~065)资助;教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0811)资助
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有效地检测出流行音乐中的歌唱部分对在海量数据库中进行音乐检索、浏览、归类，以及旋律提取和歌唱家识别等有较大的价值．本文使用在语音信号处理中广泛使用的基于梅尔频率的倒谱系数（MFCC）作为语音特征来分析所要处理的音乐信号，并采用高斯混合模型（GMM）的建模方法分别为音乐中的伴奏部分（non-vocal）和歌唱部分（vocal）建立相应的GMM，进而实现音乐中歌唱部分的智能检测．与传统的只用一组手工标示了vocal和non—vocal的训练数据分别为两类数据训练一个GMM的方法相比较，本文在此基础上，再分别用
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